家
132B
モデルパラメーター数量
DataBricks
関連組織
オープンソース
ライセンスタイプ
2024年3月26日
リリース時間
モデルの紹介
DBRX-Instruct は、DataBricks によってゼロから訓練された MoE モデルであり、16 個のエキスパートの中から 4 つを選択する選択方式を採用しています。活動パラメータ数は 36B です。このモデルは、12T のトークンで事前学習され、32K のコンテキストをサポートしています。\n
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言語理解能力
多くの場合、セマンティックな誤判断を行い、応答の明らかな論理的切断につながります。
3.8
知識カバレッジの範囲
重要な知識の盲点があり、多くの場合、事実上の誤りを示し、時代遅れの情報を繰り返します。
5.9
推論能力
コヒーレントな推論チェーンを維持することができず、多くの場合、反転した因果関係や誤算を引き起こします。
2.6
モデル比較
DBRX-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2と同様に、Qwen2.5言語モデルは最大128Kトークンをサポートし、最大8Kトークンを生成できます。また、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語、アラビア語など、29以上の言語に対応しています。
DBRX-Instruct vs Spark-X1
iFlytekが発表した推論モデルSpark X1は、国内の数学タスクで先行する一方で、推論、テキスト生成、言語理解などの一般的なタスクのパフォーマンスを、OpenAIのo1およびDeepSeekのR1と比較しています。
関連モデル
DBRX-Instruct
DBRX-Instruct は、DataBricks によってゼロからトレーニングされた MoE モデルであり、16 個のエキスパートから 4 個を選択する選択方式を使用しています。アクティブなパラメータ数は 36B です。このモデルは、12T のトークンで事前学習され、32K コンテキストをサポートしています。\n
Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2と同様に、Qwen2.5言語モデルは最大128Kトークンをサポートし、最大8Kトークンを生成できます。また、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語、アラビア語など、29以上の言語に対応しています。
Hunyuan-T1-20250822
テンセントが独自に開発した深層推論モデルは、バージョン番号hunyuan-t1-20250822を採用している。
Spark-X1
iFlytekが発表した推論モデルSpark X1は、国内の数学タスクで先行する一方で、推論、テキスト生成、言語理解などの一般的なタスクのパフォーマンスを、OpenAIのo1およびDeepSeekのR1と比較しています。
Doubao-Seed-1.6-251015 (Thinking)
ByteDance社がリリースした深層推論の手動切り替えに対応した深層推論モデルで、doubao-1.5と比較して性能が大幅に向上している。
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