MaisonInternLM2-Chat-20B
20B
Quantité de paramètre de modèle
Shanghai AI Laboratory
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
11 janvier 2024
Temps de libération
Introduction du modèle
La deuxième génération du modèle InternLM, appelée InternLM2, comprend des modèles à deux échelles : 7B et 20B.
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.
5.1
Portée de la couverture des connaissances
A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.
5.9
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
2.6
Comparaison du modèle
InternLM2-Chat-20B 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.
InternLM2-Chat-20B vs Hunyuan-T1-20250822
Le modèle de raisonnement profond développé indépendamment par Tencent porte le numéro de version hunyuan-t1-20250822.
InternLM2-Chat-20B 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
InternLM2-Chat-20B
La deuxième génération du modèle InternLM, InternLM2, comprend des modèles de deux tailles : 7B et 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
La version 2.5 du modèle InternLM, InternLM2.5, comprend des modèles à trois échelles : 1,8 milliard, 7 milliards et 20 milliards de paramètres.
InternLM3-8B-Instruct
InternLM3-8B-Instruct est un modèle instructif à 8 milliards de paramètres de haute performance et faible coût, conçu pour le raisonnement complexe et une interaction fluide, soutenant des tâches de raisonnement avancé et des applications exigeant des connaissances grâce à un mode de réflexion approfondie et une réponse normale.
InternLM2.5-Chat-7B
La version 2.5 du modèle InternLM, appelée InternLM2.5, comprend des modèles à trois échelles : 1,8 milliard, 7 milliards et 20 milliards.
InternLM2.5-Chat-7B
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