DeepSeek-R1 VS Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
| Nom du modèle | Organisation affiliée | Temps de libération | Quantité de paramètre de modèle | Score complet |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 20 janvier 2025 | 671B | 7.1 |
| Llama4-Scout-17B-16E-Instruct | Meta | 5 avril 2025 | 109B | 5.2 |
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
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Brève comparaison de DeepSeek-R1 vs Llama4-Scout-17B-16E-Instruct Modèles AI
Comparaison complète des capacités
DeepSeek-R1 n’est peut-être pas de premier ordre mais est pratiquement utile, tandis que Llama4-Scout-17B-16E-Instruct ne parvient pas à compléter efficacement la plupart des tâches basées sur des commandes ou en plusieurs étapes.
Comparaison du langage Comparaison
DeepSeek-R1 fournit une sortie de langue moyenne; Llama4-Scout-17B-16E-Instruct échoue fréquemment aux tâches de communication même de base.
Comparaison du raisonnement mathématique
DeepSeek-R1 a certaines limites mais reste fonctionnelle pour les tâches simples. Llama4-Scout-17B-16E-Instruct échoue fréquemment et est inefficace pour un raisonnement significatif.
