GLM-4-32B-0414 VS Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
| Nome do modelo | Organização afiliada | Tempo de liberação | Modelo Parâmetro Quantidade | Pontuação abrangente |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4-32B-0414 | Zhipu AI | 14 de Abril de 2025 | 32B | 6 |
| 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
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Breve comparação de GLM-4-32B-0414 vs Llama4-Scout-17B-16E-Instruct modelos AI
Comparação abrangente de capacidade
GLM-4-32B-0414 ainda mantém algum valor prático, enquanto Llama4-Scout-17B-16E-Instruct carece de capacidade básica de execução e tem aplicabilidade limitada.
Comparação de entendimento do idioma
GLM-4-32B-0414 lida com tarefas básicas; Llama4-Scout-17B-16E-Instruct geralmente falha em se comunicar efetivamente.
Comparação de raciocínio matemático
Ambos os modelos são inadequados no raciocínio e na computação, com frequência e incapazes de lidar com tarefas analíticas práticas.
