Finix-P1-32B (Thinking)
N/A
Cantidad de parámetros del modelo
Ant Group
Organización afiliada
Código cerrado
Tipo de licencia
24 de junio de 2025
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
El LLM del dominio financiero lanzado por Ant Group.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
6.4
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
7.9
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
5.7
Comparación de modelos
Finix-P1-32B (Thinking) vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Finix-P1-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Finix-P1-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Finix-P1-32B (Thinking) vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Finix-P1-32B (Thinking) vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
Bailing-Pro-20250225
El Modelo de Lenguaje Grande Bailing es un LLM de propósito general que ha completado el proceso de registro de IA generativa, entrenado con billones de tokens. Adopta el número de versión Bailing-Pro-20250225.
Bailing-Lite-20250220
El Modelo de Lenguaje Grande Bailing es un LLM de propósito general que ha completado el proceso de registro de IA generativa, entrenado con billones de tokens. Adopta el número de versión Bailing-Lite-20250220.
Bailing-Lite-1116
El modelo de lenguaje Bailing es un modelo de lenguaje de propósito general registrado para su implementación a través de inteligencia artificial generativa. Entrenado en un corpus de trillones de tokens, la versión en uso es Bailing-Lite-1116.
Bailing-Pro-1120
El modelo de lenguaje grande Bailing es un modelo de lenguaje de propósito general registrado para su implementación a través de inteligencia artificial generativa. Entrenado en un corpus de trillones de tokens, la versión en uso es Bailing-Pro-1120.
Bailing-Pro-1120
El modelo de lenguaje Bailing es un modelo de lenguaje de propósito general registrado para implementación a través de inteligencia artificial generativa. Entrenado en un corpus de trillones de tokens, la versión en uso es Bailing-Pro-1120.
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