Phi 4 на Ollama - действительно ли это лучше, чем Claude 3.5?

• Microsoft выпустила новую модель с 14 миллиардами параметров.  

• Модель превосходит GPT-40 и Cloud 35 в математике, но не в других областях.  

• Модель хорошо справляется с цепочками мысленных рассуждений.  

• Для работы с моделью нужно установить OLLAMA.  

• Модель доступна в интернет-магазине OLLAMA.  

• Для запуска модели используется версия Q8.0.  

• Для взаимодействия с моделью используется веб-интерфейс OpenWebUI.  

• Веб-интерфейс позволяет задавать вопросы и получать ответы.  

• Модель быстро отвечает и хорошо справляется с математическими задачами.  

• Модель решает задачи, используя цепочки мысленных рассуждений.  

• Пример задачи с яблоками и апельсинами показывает, как модель анализирует и решает проблему.  

• Модель справляется с задачами, но не всегда дает правильные ответы.  

• Модель не всегда дает правильные ответы на сложные математические задачи.  

• GPT-40 также не всегда дает правильные ответы, но использует инструменты для решения задач.  

• Модель с 14 миллиардами параметров показывает хорошие результаты в математике.  

• Модель хорошо справляется с головоломками, такими как судоку.  

• Она проверяет правильность сетки и выявляет недопустимые элементы.  

• Модель использует цепочку мысленных рассуждений для решения задач.  

• Модель работает лучше, чем GPT-40, но не так эффективно, как модели с вычислением времени вывода.  

• Модель демонстрирует хорошие результаты в математике и головоломках.  

• Для улучшения результатов необходимо добавить вычисление времени вывода.  

• Строки и столбцы в порядке, проблема в самой сетке.  

• Модель "пять на четыре" не учитывает повторяющиеся числа.  

• Модель Deepseek R One также ошибается, но с другой ошибкой.  

• Модель R One правильно определяет повторяющиеся девятки.  

• Модель 5.4 обнаруживает ошибку в средней ячейке.  

• Модель 5.4 генерирует цепочки мыслей чище и соответствует человеческому мышлению.  

• Модель 5.4 выбирает правильную позицию для игрока X.  

• Модель Клода также выбирает правильную позицию.  

• Модель Deepseek R One генерирует много токенов, но дает неправильный ответ.  

• Модель GPT-400 и Mini ошибается, но GPT-4 дает правильный ответ.  

• Модель Llama 3.3 не обучена логическому мышлению для игр.  

• Модель 5.4 хорошо справляется с логическими цепочками.  

• Модель Llama 3.2 и 3.3 могут выполнять вызовы инструментов.  

• Модель 5.4 не поддерживает вызовы инструментов, что ограничивает её использование.  

• Модель Llama 3.2 демонстрирует лучшую индивидуальность в ролевой игре.  

• Модель Llama 3.2 лучше справляется с ролевой игрой, чем модель 5.4.  

• Модель 5.4 может играть в ролевые игры, но с меньшим уровнем индивидуальности.  

• Модель Llama 3.2 демонстрирует более реалистичные ответы в ролевой игре.  

• Обсуждение модели "Лама 3.3" с 70 миллиардами параметров.  

• Сравнение с моделью "Лама 5.4", которая имеет 14 миллиардов параметров.  

• "Лама 3.3" лучше справляется с задачами, требующими индивидуальности и рассказывания историй.  

• "Лама 3.3" справляется с программированием, но не так хорошо, как модели Cloud 35 и GPT-4.  

• Пример создания приложения с использованием SVG и мигающего осла.  

• Сравнение с моделью Клода, которая также справляется с задачей.  

• "Лама 5.4" не справляется с задачей извлечения встроенных изображений.  

• Сравнение с моделями GPT-4 и Mini-GPT, которые справляются лучше.  

• "Лама 5.4" подходит для кодирования и генерации кода, но не для исправления.  

• "Лама 5.4" хороша для обобщения, классификации и базовых действий.  

• Недостаток в вычислении времени вывода и вызове функций.  

• Модель подходит для корпоративных сценариев, но не для агентских рабочих процессов.  

• "Лама 5.4" полезна для ролевых игр, но не на уровне более крупных моделей.  

• Проблемы с математикой и необходимость вызова функций.  

• Модель "Клод" превосходит "Ламу 5.4" в повседневных задачах.  

• Надежда на улучшение в будущих версиях модели.