性能比较
dots.llm1在多项指标上超越了主流开源大语言模型。
主要优势
- 中文处理:在中文测试中平均得分91.3,超越DeepSeek V2、V3及阿里Qwen2.5系列
- 训练数据:使用11.2万亿非合成高质量语料,数据质量更有保证
- 效率优势:MoE架构仅在推理时激活140亿参数,计算成本更低
- 上下文长度:支持32,768令牌的超长上下文,领先于多数同类模型
- 研究价值:提供每1万亿token的训练检查点,便于研究人员分析训练动态
应用优势
dots.llm1特别优化了中文处理能力,适合中国本土应用场景。同时,由于采用了MoE架构,在实际应用中能够节省大量计算资源,特别适合需要长时间运行的对话系统和内容生成应用。
本答案来源于文章《dots.llm1:小红书开源的首个MoE大语言模型》