DianXin-V1-Chat
N/A
Quantité de paramètre de modèle
Dianxin
Organisation affiliée
Source fermée
Type de licence
26 septembre 2024
Temps de libération
Introduction du modèle
Le grand modèle de langue DianXin est un modèle sémantique autoregressif développé depuis zéro par China Telecom de manière indépendante. Il supporte des plugins de recherche internet, des plugins de connaissance RAG (Génération augmentée par extraction), et d'autres fonctionnalités fournissant des services de consultation aux utilisateurs via des conversations. Il peut interagir avec les utilisateurs dans des dialogues, répondre aux questions, aider à la création et aider efficacement et commodément les utilisateurs à acquérir des informations, des connaissances et de l'inspiration.
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.
4.1
Portée de la couverture des connaissances
A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.
6.1
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
3.2
Comparaison du modèle
DianXin-V1-Chat 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.
DianXin-V1-Chat 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.
DianXin-V1-Chat 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.
DianXin-V1-Chat 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.
DianXin-V1-Chat 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
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.
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.
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.
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.
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.
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