Moonshot-v1-32K
N/A
Quantité de paramètre de modèle
Moonshot
Organisation affiliée
Source fermée
Type de licence
1 septembre 2024
Temps de libération
Introduction du modèle
Moonshot-v1-16K est un modèle API produit par Moonshot, le numéro de version du modèle est moonshot-v1-16k.
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.
4.4
Portée de la couverture des connaissances
A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.
5.8
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
4.4
Comparaison du modèle
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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
Kimi-K2-Instruct
Le dernier modèle lancé par Moonshot AI, doté de capacités de codage améliorées et de performances supérieures dans les tâches d'agent général, construit sur une architecture MoE.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K est un modèle API produit par Moonshot, avec le numéro de version du modèle étant moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-8K
Moonshot-v1-8K est un modèle API produit par Moonshot, le numéro de version du modèle est moonshot-v1-8k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K est un modèle API produit par Moonshot, avec le numéro de version du modèle étant moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K est un modèle API produit par Moonshot, avec le numéro de version du modèle étant moonshot-v1-16k.
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