Finix-P1-32B (Thinking)
N/A
Modelo Parâmetro Quantidade
Ant Group
Organização afiliada
Código fechado
Tipo de licença
24 de Junho de 2025
Tempo de liberação
Introdução ao modelo
O LLM do domínio financeiro lançado pelo Ant Group.
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
Capacidade de compreensão de idiomas
Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.
6.4
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.
7.9
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
5.7
Comparação de modelos
Finix-P1-32B (Thinking) vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
Finix-P1-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Finix-P1-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Finix-P1-32B (Thinking) vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Finix-P1-32B (Thinking) vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
Modelo relacionado
Bailing-Pro-20250225
O Modelo de Linguagem de Grande Escala Bailing é um LLM de propósito geral que concluiu o processo de registro de IA generativa, treinado em trilhões de tokens. Ele adota o número de versão Bailing-Pro-20250225.
Bailing-Lite-20250220
O Modelo de Linguagem Grande Bailing é um LLM de propósito geral que concluiu o processo de registro de IA generativa, treinado com trilhões de tokens. Ele adota o número de versão Bailing-Lite-20250220.
Bailing-Lite-1116
O modelo de linguagem Bailing é um modelo de linguagem de propósito geral registrado para implantação através de inteligência artificial generativa. Treinado em um corpo de trilhões de tokens, a versão em uso é a Bailing-Lite-1116.
Bailing-Pro-1120
O modelo de linguagem grande Bailing é um modelo de linguagem de propósito geral registrado para implantação através de inteligência artificial gerativa. Treinado em um corpus de trilhões de tokens, a versão em uso é a Bailing-Pro-1120.
Bailing-Pro-1120
O modelo de linguagem Bailing é um modelo de linguagem de propósito geral registrado para implantação através de inteligência artificial generativa. Treinado em um corpo de trilhões de tokens, a versão em uso é a Bailing-Pro-1120.
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