DeepSeek-R1 VS Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
| Nome do modelo | Organização afiliada | Tempo de liberação | Modelo Parâmetro Quantidade | Pontuação abrangente |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 20 de Janeiro de 2025 | 671B | 7.3 |
| Llama4-Scout-17B-16E-Instruct | Meta | 5 de Abril de 2025 | 109B | 5.2 |
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Breve comparação de DeepSeek-R1 vs Llama4-Scout-17B-16E-Instruct modelos AI
Comparação abrangente de capacidade
DeepSeek-R1 pode não ser de primeira linha, mas é praticamente útil, enquanto Llama4-Scout-17B-16E-Instruct não consegue completar eficazmente a maioria das tarefas baseadas em comandos ou de múltiplas etapas.
Comparação de entendimento do idioma
DeepSeek-R1 fornece saída de linguagem média; Llama4-Scout-17B-16E-Instruct freqüentemente falha nas tarefas de comunicação básica.
Comparação de raciocínio matemático
DeepSeek-R1 tem algumas limitações, mas permanece funcional para tarefas simples. Llama4-Scout-17B-16E-Instruct freqüentemente falha e é ineficaz para um raciocínio significativo.
