Llama4-Scout-17B-16E-Instruct VS Qwen3-235B-A22B (Thinking)
| 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 |
| Qwen3-235B-A22B (Thinking) | Alibaba | 29 de Abril de 2025 | 235B | 7.3 |
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 Qwen3-235B-A22B (Thinking) modelos AI
Comparação abrangente de capacidade
Qwen3-235B-A22B (Thinking) 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
Qwen3-235B-A22B (Thinking) mostra recursos fortes; Llama4-Scout-17B-16E-Instruct geralmente produz linguagem defeituosa, inadequada para interação de alta qualidade.
Comparação de raciocínio matemático
Ambos os modelos são inadequados no raciocínio e na computação, com frequência e incapazes de lidar com tarefas analíticas práticas.
