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DeepSeek-V4-Pro vs MiMo-V2.5-Pro
MiMo-V2.5-Pro est en tête sur Arena (1464 contre 1451) : lors d'un vote à l'aveugle, on le préfère environ 52 % du temps.
DeepSeek-V4-Pro1451Chat Arena · n°49 sur 417
MiMo-V2.5-Pro1464Chat Arena · n°37 sur 417
Scores Arena par catégorie
| Catégorie | DeepSeek-V4-Pro | MiMo-V2.5-Pro | En tête |
|---|---|---|---|
| Chat | 1451 | 1464 | MiMo-V2.5-Pro |
| Code | 1582 | 1480 | DeepSeek-V4-Pro |
Scores issus de votes humains à l'aveugle sur Arena. Un écart inférieur à 10 points est trop faible pour trancher.
Taille et où les utiliser gratuitement
| DeepSeek-V4-Pro | MiMo-V2.5-Pro | |
|---|---|---|
| Créé par | deepseek | xiaomi |
| Taille | 1598.8 B (75.6 B actifs) | 1023.2 B (43.8 B actifs) |
| Téléchargement en 4 bits | 970 GB | 621 GB |
| L'utiliser gratuitement | à télécharger et lancer chez vous · licence MIT | à télécharger et lancer chez vous · licence MIT |
Vitesse en local
| Matériel | DeepSeek-V4-Pro | MiMo-V2.5-Pro |
|---|---|---|
| RTX 3090 | ne tient pas | ne tient pas |
| RTX 4090 | ne tient pas | ne tient pas |
| RTX 5090 | ne tient pas | ne tient pas |
| RX 7900 XTX | ne tient pas | ne tient pas |
| Mac M4 Max 128 GB | ne tient pas | ne tient pas |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | ne tient pas | ne tient pas |
Estimations en 4 bits avec un contexte de 8K et 64 GB de RAM système pour le déchargement, calibrées sur 44 tests llama.cpp réels.
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