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模型介绍
DBRX-Instruct 是由 DataBricks 从零开始训练的 MoE 模型，采用 16 个专家中选择 4 的筛选方案，活动参数量为 36B。它在 12T tokens 上进行了预训练，支持 32K 上下文。\n
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语言理解能力
常出现语义误判，导致回应内容与问题存在明显逻辑断裂。
3.8
知识覆盖范围
知识盲区显著，常出现事实性错误与过时信息重复。
5.9
推理能力
无法保持连贯推理链条，常出现因果倒置或数据误算。
2.6
模型比较
相关模型
DBRX-Instruct
DBRX-Instruct 是由 DataBricks 完全从头训练的 MoE 模型，采用 16 专家选择 4 的筛选方案，活跃参数量为 36B。它在 12T 个标记上进行了预训练，支持 32K 上下文。\n
Doubao-Seed-1.6-251015 (Thinking)
字节跳动发布的深度推理模型，支持深度推理的手动切换，性能较 doubao-1.5 有明显提升。
Doubao-Seed-1.6-thinking-250715
字节跳动推出的种子系列模型的最新版本，支持思考模式。
ERNIE 5.0
百度新发布的ERNIE大模型5.0版本。
Spark-X1
科大讯飞发布的推理模型Spark X1，在国内数学任务领先的基础上，针对推理、文本生成和语言理解等通用任务的表现，对标OpenAI的o1和DeepSeek的R1。
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