MaisonSpark-v4.0-Ultra
N/A
Quantité de paramètre de modèle
iFLYTEK
Organisation affiliée
Source fermée
Type de licence
28 juin 2024
Temps de libération
Introduction du modèle
Le modèle cognitif Spark est un modèle API créé par iFlytek, la version est Spark v4.0.
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.
4.6
Portée de la couverture des connaissances
A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.
6.8
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
4.3
Comparaison du modèle
Spark-v4.0-Ultra 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.
Spark-v4.0-Ultra vs Hunyuan-T1-20250822
Le modèle de raisonnement profond développé indépendamment par Tencent porte le numéro de version hunyuan-t1-20250822.
Spark-v4.0-Ultra 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.
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La dernière version de Starfire X1.5 publiée par iFlytek en janvier.
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iFlytek-Spark-X1-0720
Le modèle d'inférence Spark X1, publié par iFlytek, sur la base de performances de pointe dans les tâches mathématiques nationales, évalue ses performances dans des tâches générales telles que l'inférence, la génération de texte et la compréhension du langage par rapport à la série o d'OpenAI et DeepSeek R1.
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