GLM-4 VS InternLM2-Chat-20B
| 모델 이름 | 제휴 조직 | 출시 시간 | 모델 매개 변수 수량 | 포괄적 인 점수 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4 | Zhipu AI | 2024년 1월 16일 | N/A | 5.6 |
| InternLM2-Chat-20B | Shanghai AI Laboratory | 2024년 1월 11일 | 20B | 3.6 |
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GLM-4 vs InternLM2-Chat-20B ai 모델의 간단한 비교
포괄적 인 기능 비교
두 모델 모두 실용적인 적용 능력이 없으며, 자주 잘못된 출력을 생성하고 작업 완료율은 매우 낮습니다.
언어 이해 비교
두 모델 모두 높은 오류율로 신뢰할 수 없으므로 의미있는 작업에는 적합하지 않습니다.
수학적 추론 비교
두 모델 모두 추론과 계산에 부적절하며, 종종 실패하고 실제 분석 작업을 처리 할 수 없습니다.
