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Llama4-Scout-17B-16E-Instruct VS GLM-4-0520

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
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct	Meta	2025年4月5日	109B	5.2
GLM-4-0520	Zhipu AI	2024年1月16日	N/A	5.5

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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Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs GLM-4-0520 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。