MiniCPM-2B VS PolyLM

MiniCPM-2B과 PolyLM를 나란히 비교하여 어느 제품이 더 나은지 알아봅시다. 이 MiniCPM-2B과 PolyLM의 소프트웨어 비교는 진정한 사용자 리뷰를 기반으로 합니다. 소프트웨어의 가격, 기능, 지원, 사용 용이성 및 사용자 리뷰를 비교하여 이 두 제품 중 최선의 선택을 하고, MiniCPM-2B 또는 PolyLM 중 어느 것이 귀하의 비즈니스에 맞는지 결정하세요.

MiniCPM-2B

MiniCPM-2B
MiniCPM은 ModelBest Inc.와 TsinghuaNLP에서 개발한 End-Side LLM으로, 임베딩을 제외하고 24억 개의 파라미터만 있고(총 27억 개)

PolyLM

PolyLM
다국어를 지원하는 혁신적인 거대 언어 모델 PolyLM은 18개 언어를 지원하며 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 오픈 소스로 제공되어 개발자, 연구원, 기업의 다국어 관련 니즈에 이상적입니다.

MiniCPM-2B

Launched
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Language Learning

PolyLM

Launched 2023
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Language Learning

MiniCPM-2B Rank/Visit

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PolyLM Rank/Visit

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When comparing MiniCPM-2B and PolyLM, you can also consider the following products

MiniCPM-Llama3-V 2.5 - 총 80억 개의 매개변수를 갖춘 이 모델은 GPT-4V-1106, Gemini Pro, Qwen-VL-Max, Claude 3와 같은 독점 모델을 능가하는 전반적인 성능을 제공합니다.

MiniCPM3-4B - MiniCPM3-4B는 MiniCPM 시리즈의 3세대 모델입니다. MiniCPM3-4B는 Phi-3.5-mini-Instruct와 GPT-3.5-Turbo-0125를 능가하는 전반적인 성능을 보여주며, 최근 7B~9B 모델들과 비교 가능한 수준입니다.

SmolLM - SmolLM은 1억 3,500만, 3억 6,000만, 17억 개의 매개변수로 구성된 세 가지 크기로 제공되는 최첨단 소형 언어 모델 시리즈입니다.

MiniMind - 처음부터 AI 모델을 구축해보세요! MiniMind는 단일 GPU에서 빠르고 저렴한 LLM 학습을 제공합니다. PyTorch를 배우고 여러분만의 AI를 만들어보세요.

OpenBMB - OpenBMB: 100억 개가 넘는 파라미터를 가진 대규모 사전 훈련 언어 모델 센터와 툴을 구축하여 대형 모델의 훈련, 튜닝 및 추론을 가속화합니다. 오픈소스 커뮤니티에 참여하여 모두에게 대형 모델을 제공하세요.

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