Moonshot-v1-8K
N/A
Cantidad de parámetros del modelo
Moonshot
Organización afiliada
Código cerrado
Tipo de licencia
26 de abril de 2024
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
Moonshot-v1-8K es un modelo de API producido por Moonshot, con el número de versión del modelo siendo moonshot-v1-8k.
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.
4.8
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
6.6
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
3.9
Comparación de modelos
Moonshot-v1-8K 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.
Moonshot-v1-8K 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.
Moonshot-v1-8K 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.
Moonshot-v1-8K 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.
Moonshot-v1-8K 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
Kimi-K2-Instruct
El último modelo lanzado por Moonshot AI, con capacidades de codificación mejoradas y un rendimiento superior en tareas generales de agentes, construido sobre una arquitectura MoE.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K es un modelo de API producido por Moonshot, con el número de versión del modelo siendo moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K es un modelo de API producido por Moonshot, con el número de versión del modelo siendo moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K es un modelo de API producido por Moonshot, con el número de versión del modelo siendo moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K es un modelo de API producido por Moonshot, con el número de versión del modelo siendo moonshot-v1-16k.
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