Un'analisi comparativa delle performance tra i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) Qwen3 e Qwen3.5, basata su dati aggregati da artificialanalysis.ai.

Metodologia di Confronto

L'analisi distingue tra modelli densi e modelli Mixture-of-Experts (MoE). I modelli densi utilizzano la dimensione dei parametri dichiarata (ad esempio, 27B). Per i modelli MoE (ad esempio, 397B A17B), viene utilizzata una dimensione effettiva calcolata come la radice quadrata del prodotto tra il numero totale di parametri e il numero di parametri attivi. Questa conversione mira a fornire una stima della scala computazionale equivalente dei modelli MoE, tenendo conto della loro architettura specializzata.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off significativi tra modelli densi e MoE, in particolare in termini di requisiti di memoria e parallelizzazione dell'inference. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi trade-off.