家

Llama4-Scout-17B-16E-Instruct VS Llama3.1-405B-Instruct-FP8

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
Llama3.1-405B-Instruct-FP8	Meta	2024年7月23日	405B	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

左右にス와イプしてさらに表示

Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs Llama3.1-405B-Instruct-FP8 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。