DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large: المقارنة النهائية للأداء والتسعير
تعرف بعمق على التفكير، والمعايير، ورؤى الكمون.
الحكم النهائي في المواجهة DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large
لقطة النموذج
مقاييس القرار الرئيسية في لمحة.
- الاستدلال
- 6
- البرمجة
- 3
- متعدد الوسائط
- 3
- سياق طويل
- 4
- السعر المختلط / 1 مليون توكين
- $0.000
- زمن استجابة P95
- 1000ms
- الرموز في الثانية
- 29.389رموز/ثانية
- الاستدلال
- 1
- البرمجة
- 1
- متعدد الوسائط
- 1
- سياق طويل
- 1
- السعر المختلط / 1 مليون توكين
- $0.004
- زمن استجابة P95
- 1000ms
- الرموز في الثانية
- 39.552رموز/ثانية
القدرات العامة
يوفر رادار القدرات نظرة شاملة على مواجهة DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large. تُظهر هذه المخططة نقاط القوة والضعف لكل نموذج بنظرة سريعة، مما يشكل حجر الزاوية في تحليل DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large الخاص بنا.
تفصيل المؤشر
للحصول على تحليل دقيق، تقارن هذه المخططات النتائج مباشرة عبر المعايير الموحدة. في اختبار MMLU Pro الحاسم، وهو جزء رئيسي من نقاش DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large، يسجل DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) نتيجة 60 مقابل Jamba 1.7 Large الذي حصل على 10. هذا النهج القائم على البيانات ضروري لأي مقارنة جادة لـ DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large.
السرعة ووقت الاستجابة
السرعة عامل حاسم في قرار DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large لتطبيقات التفاعل. تشير المقاييس أدناه إلى الموازنات التي يجب أن تأخذها في الاعتبار قبل الإطلاق في بيئة الإنتاج.
اقتصاديات DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large
القوة هي جزء واحد فقط من المعادلة. تحليل التسعير الخاص بهذا DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large يمنحك إحساسًا حقيقيًا بالقيمة.
سيناريو التكلفة الواقعية
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) $0.000، بينما ستكلف Jamba 1.7 Large $0.004. هذا الحساب العملي ضروري لأي مطور يفكر في اختيار DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large.أي نموذج يفوز في معركة DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large من أجلك؟
أسئلتك حول مقارنة DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) vs Jamba 1.7 Large
مصدر البيانات: https://artificialanalysis.ai/