オプション
ALモデルのリスト
Doubao-1.5-thinking-pro-250415

Doubao-1.5-thinking-pro-250415

比較を追加します
比較を追加します
モデルパラメーター数量
N/A
モデルパラメーター数量
関連組織
ByteDance
関連組織
クローズドソース
ライセンスタイプ
リリース時間
2025年4月17日
リリース時間
モデルの紹介
新しい深層思考モデルのDoubao-1.5は、数学、プログラミング、科学的な推論などの専門分野や、クリエイティブライティングなどの汎用タスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮しています。AIME 2024、Codeforces、GPQAなどの複数の権威あるベンチマークで業界トップレベルに達しているか、またはそれに近い成果を収めています。
左右にス와イプしてさらに表示
言語理解能力 言語理解能力
言語理解能力
複雑なコンテキストを理解し、論理的に一貫性のある文を生成することができますが、時にはトーンコントロールがオフです。
7.9
知識カバレッジの範囲 知識カバレッジの範囲
知識カバレッジの範囲
主流の分野の中心的な知識を持っていますが、最先端の学際的な分野の報道は限られています。
8.8
推論能力 推論能力
推論能力
複雑な数学モデリングで99%以上の精度を達成するマルチレベルの論理フレームワークを構築できます。
9.1
関連モデル
Doubao-pro-4k-240515 豆包-Pro-4K はバイドゥが開発したAPIモデルであり、使用されているバージョン番号は240515です。
Doubao-pro-32k-240828 豆包-Pro-32Kは字節跳動社が開発したAPIモデルであり、使用されているバージョン番号は240828です。
Doubao-pro-32k/240615 豆包-Pro-32K は字節跳動が開発したAPIモデルで、使用されているバージョン番号は240615です。
Doubao-1.5-pro-32k-250115 Doubao-1.5-pro モデルはMoE(専門家混合)アーキテクチャを採用し、トレーニングとインフェアレンスの統合デザインを通じてモデル性能と推論性能の最適なバランスを探求しています。使用されている特定のバージョンはdoubao-1.5-pro-32k 250115です。
Doubao-pro-32k-240828 Doubao-pro-32k は字節跳動によって開発されたAPIモデルであり、使用されているバージョン番号は240828です。
関連文書
AI駆動のUXデザイン:ユーザー体験の未来を形作る ユーザー体験(UX)デザインの領域は、人工知能(AI)の急速な進化によって大きな変革を遂げています。遠い未来のビジョンではなく、AIは今、UXデザインプロセスの基盤となり、ユーザー中心のインターフェースの作り方を再定義しています。この変化はデザイナーに新たな可能性を開く一方で、新しいスキルと適応力を求めています。この記事では、AI時代におけるUXデザインの未来を探り、必須ツール、重要なスキル、そし
AI駆動の教育:全学年での学習革命 人工知能(AI)は、革新的なツールを提供し、学生の関与を高め、学習をカスタマイズすることで教育を変革しています。この記事では、Minecraft EducationやMagic School AIなどのプラットフォームを活用して、すべての学年で活気ある包括的な教室を育む方法を検討します。AI駆動の教育方法と、すべての学生が成功する可能性を高めるその潜在力を探ります。主なポイントMinecraft
AI対人間のライター:機械は創造性を超えられるか? コンテンツ主導の時代において、人工知能(AI)が人間のライターを超えられるかという議論がますます高まっています。AIはスピードとコスト削減を提供しますが、人間は比類のない創造性、共感、洞察力を提供します。この記事では、人間とAIのコンテンツ作成の対決を探り、真の勝者を明らかにします。人間対AIライティング:主な洞察AIは人間のライターに比べて迅速かつ低コストでコンテンツを生成します。人間は独創的で
AIアイドルが仮想パフォーマンスでエンターテインメントを革命 エンターテインメントの風景は、人工知能を活用したAIアイドル、仮想パフォーマーの台頭により変貌しています。これらのデジタルスターは、革新的な音楽、驚くべきビジュアル、インタラクティブな体験を通じて世界中の観客を魅了します。ボーカロイド愛好家であろうと、AIパフォーマーに初めて触れる人であろうと、音楽への影響は否定できません。このブログでは、AIアイドルの魅力、創造、そしてエンターテインメントにおけ
AIを活用したメール抽出精度の向上:トップ戦略を公開 AIを活用して会話からメールアドレスを抽出することは効率を高めますが、精度は開発者にとって依然として重要な課題です。このガイドでは、プロンプトエンジニアリングと転写モデルの改良を通じて、送信および受信シナリオで最大99%の精度を目指す、AI駆動のメール抽出を強化する実証済みの戦略を探ります。主なポイント音声AIにおいて、会話からメールアドレスを正確に抽出することは持続的な課題です。メール抽出は二元
モデル比較
比較を開始します
トップに戻ります
OR