InternLM3-8B-Instruct
8B
Modelo Parâmetro Quantidade
Shanghai AI Laboratory
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
15 de Janeiro de 2025
Tempo de liberação
Introdução ao modelo
InternLM3-8B-Instruct é um modelo de instrução de alto desempenho e baixo custo com 8 bilhões de parâmetros, projetado para raciocínio complexo e interação suave, suportando tarefas avançadas de raciocínio e aplicativos intensivos em conhecimento por meio de modos de pensamento profundo e resposta normal.
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.
6.1
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.
7.7
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
5.1
Comparação de modelos
InternLM3-8B-Instruct 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.
InternLM3-8B-Instruct 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.
InternLM3-8B-Instruct 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.
InternLM3-8B-Instruct 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.
InternLM3-8B-Instruct 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
InternLM2-Chat-20B
A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 7B e 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
A 2.5ª geração do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 7B e 20B.
InternLM2-Chat-20B
A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 7B e 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
A segunda geração e meia do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 7B e 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
A segunda geração e meia do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 7B e 20B.
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