Mistral-Large VS Baichuan4
| Nom du modèle | Organisation affiliée | Temps de libération | Quantité de paramètre de modèle | Score complet |
|---|---|---|---|---|
| Mistral-Large | Mistral AI | 26 février 2024 | N/A | 6.3 |
| Baichuan4 | Baichuan | 22 mai 2024 | N/A | 4.7 |
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 Mistral-Large vs Baichuan4 Modèles AI
Comparaison complète des capacités
Mistral-Large conserve encore une certaine valeur pratique, tandis que Baichuan4 manque de capacité d’exécution de base et a une applicabilité limitée.
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
Mistral-Large a certaines limites mais reste fonctionnelle pour les tâches simples. Baichuan4 échoue fréquemment et est inefficace pour un raisonnement significatif.
