MaisonDianXin-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 Hunyuan-T1-20250822
Le modèle de raisonnement profond développé indépendamment par Tencent porte le numéro de version hunyuan-t1-20250822.
DianXin-V1-Chat vs Spark-X1
Le modèle d'inférence Spark X1 publié par iFlytek, sur la base de tâches mathématiques nationales de premier plan, compare les performances de tâches générales telles que l'inférence, la génération de texte et la compréhension du langage avec OpenAI o1 et DeepSeek R1.
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.
Hunyuan-T1-20250822
Le modèle de raisonnement profond développé indépendamment par Tencent porte le numéro de version hunyuan-t1-20250822.
Spark-X1
Le modèle d'inférence Spark X1 publié par iFlytek, sur la base de tâches mathématiques nationales de premier plan, compare les performances de tâches générales telles que l'inférence, la génération de texte et la compréhension du langage avec OpenAI o1 et DeepSeek R1.
Doubao-Seed-1.6-251015 (Thinking)
Le modèle de raisonnement profond publié par ByteDance, qui prend en charge la commutation manuelle du raisonnement profond, et ses performances sont considérablement améliorées par rapport à doubao-1.5.
Doubao-Seed-1.6-thinking-250715
La dernière version du modèle de la série seed lancé par ByteDance, qui prend en charge le mode de réflexion.
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