Llama4-Scout-17B-16E-Instruct VS GLM-4-9B-Chat
| Nome do modelo | Organização afiliada | Tempo de liberação | Modelo Parâmetro Quantidade | Pontuação abrangente |
|---|---|---|---|---|
| Llama4-Scout-17B-16E-Instruct | Meta | 5 de Abril de 2025 | 109B | 5.2 |
| GLM-4-9B-Chat | Zhipu AI | 4 de Junho de 2024 | 9B | 3.1 |
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 Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs GLM-4-9B-Chat modelos AI
Comparação abrangente de capacidade
Nenhum dos modelos possui capacidade de aplicação prática, produzindo frequentemente saídas errôneas com taxas de conclusão de tarefas extremamente baixas.
Comparação de entendimento do idioma
Ambos os modelos não são confiáveis com altas taxas de erro, inadequadas para tarefas significativas.
Comparação de raciocínio matemático
GLM-4-9B-Chat possui raciocínio computacional de nível médio, suficiente para tarefas gerais. Llama4-Scout-17B-16E-Instruct freqüentemente falha, sem soluções confiáveis.
