집DBRX-Instruct
132B
모델 매개 변수 수량
DataBricks
제휴 조직
오픈 소스
라이선스 유형
2024년 3월 26일
출시 시간
모델 소개
DBRX-Instruct 은 DataBricks 에 의해 처음부터 훈련된 MoE 모델로, 16개의 전문가 중 4개를 선택하는 방식을 사용하며 활성 파라미터 수는 36B 입니다. 이 모델은 12T 토큰으로 사전 훈련되었으며 32K 컨텍스트를 지원합니다.\n
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언어 이해 능력
종종 의미 론적 잘못 판단을 내리며, 논리적 인 분리가 응답으로 이어집니다.
3.8
지식 범위 범위
상당한 지식 사각 지대가 있으며, 종종 사실 오류와 구식 정보를 반복하는 경우가 많습니다.
5.9
추론 능력
일관된 추론 사슬을 유지할 수 없으며 종종 역 원인 또는 오해를 유발합니다.
2.6
모델 비교
DBRX-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
DBRX-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822
텐센트에서 독자적으로 개발한 심층 추론 모델은 버전 번호 hunyuan-t1-20250822을 채택하고 있습니다.
관련 모델
DBRX-Instruct
DBRX-Instruct 은 DataBricks 에 의해 처음부터 훈련된 MoE 모델로, 16명의 전문가 중 4명을 선택하는 방식을 사용하며 활성 파라미터 수는 36B 입니다. 이 모델은 12T 토큰으로 사전 훈련되었으며 32K 컨텍스트를 지원합니다.\n
Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
Hunyuan-T1-20250822
텐센트에서 독자적으로 개발한 심층 추론 모델은 버전 번호 hunyuan-t1-20250822을 채택하고 있습니다.
Spark-X1
iFlytek에서 발표한 추론 모델 Spark X1은 국내 수학 과제에서 선도적인 위치를 차지하면서도, 추론, 텍스트 생성, 언어 이해 등의 일반적인 작업 성능을 OpenAI의 o1 및 DeepSeek의 R1과 비교합니다.
Doubao-Seed-1.6-thinking-250715
바이트댄스가 출시한 시드 시리즈 모델의 최신 버전으로, 사고 모드를 지원합니다.
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