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InternLM2-Chat-20B VS Llama4-Scout-17B-16E-Instruct

モデル名	関連組織	リリース時間	モデルパラメーター数量	包括的なスコア
InternLM2-Chat-20B	Shanghai AI Laboratory	2024年1月11日	20B	4.5
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct	Meta	2025年4月5日	109B	5.2

包括的なスコア言語対話知識保護区推論協会数学的計算コードライティング次のコマンド

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InternLM2-Chat-20B vs Llama4-Scout-17B-16E-Instruct aiモデルの簡単な比較

どちらのモデルも実用的な応用能力を持たず、誤った出力を頻繁に生成し、タスク完了率は極めて低いです。

両方のモデルは、意味のあるタスクには適さない、エラー率が高いため信頼できません。

両方のモデルは推論と計算に不十分であり、頻繁に失敗し、実用的な分析タスクを処理できません。