Bailing-Lite-20250220
N/A
Quantité de paramètre de modèle
Ant Group
Organisation affiliée
Source fermée
Type de licence
20 février 2025
Temps de libération
Introduction du modèle
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.
5.7
Portée de la couverture des connaissances
Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.
8.3
Capacité de raisonnement
Peut effectuer un raisonnement logique avec plus de trois étapes, bien que l'efficacité baisse lors de la gestion des relations non linéaires.
7.7
Comparaison du modèle
Bailing-Lite-20250220 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
Bailing-Lite-20250220 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Bailing-Lite-20250220 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Bailing-Lite-20250220 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Bailing-Lite-20250220 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.
Modèle connexe
Bailing-Pro-20250225
Le modèle de langage à grande échelle Bailing est un LLM à usage général qui a complété le processus de dépôt d'IA générative, entraîné sur des trillions de jetons. Il adopte le numéro de version Bailing-Pro-20250225.
Bailing-Lite-20250220
Le modèle de langage large Bailing est un LLM à usage général qui a complété le processus de dépôt d'IA générative, entraîné sur des trillions de jetons. Il adopte le numéro de version Bailing-Lite-20250220.
Finix-P1-32B (Thinking)
Le modèle de langage à grande échelle du domaine financier publié par Ant Group.
Bailing-Lite-1116
Le modèle de langue Bailing est un modèle de langue polyvalent qui a été enregistré pour être déployé via une intelligence artificielle générative. Formé sur un corpus de billions de jetons, la version en cours d'utilisation est Bailing-Lite-1116.
Bailing-Pro-1120
Le grand modèle de langue Bailing est un modèle de langue polyvalent enregistré pour déploiement via l'intelligence artificielle générative. Formé sur un corpus de billions de jetons, la version en cours d'utilisation est Bailing-Pro-1120.
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