Llama3.1-405B-Instruct-FP8 VS DeepSeek-V2-Chat
Nom du modèle | Organisation affiliée | Temps de libération | Quantité de paramètre de modèle | Score complet |
---|---|---|---|---|
Llama3.1-405B-Instruct-FP8 | Meta | 23 juillet 2024 | 70B | 5.8 |
DeepSeek-V2-Chat | DeepSeek | 6 mai 2024 | 236B | 5.7 |
Brève comparaison de Llama3.1-405B-Instruct-FP8 vs DeepSeek-V2-Chat Modèles AI
Comparaison complète des capacités
Aucun des modèles ne possède de capacités d’application concrète, produisant fréquemment des sorties erronées avec un taux de réalisation des tâches extrêmement faible.
Comparaison du langage Comparaison
Les deux modèles ne sont pas fiables avec des taux d'erreur élevés, inadaptés aux tâches significatives.
Comparaison du raisonnement mathématique
Llama3.1-405B-Instruct-FP8 handles typical reasoning tasks effectively. DeepSeek-V2-Chat often generates flawed outputs or lacks contextual consistency.