Kunlun Wanwei a annoncé que son modèle linguistique TianGong, développé en interne, a atteint un taux de précision de 80 % lors du test Benchmark GSM8K, surpassant ainsi GPT-3.5 et LLaMA2-70B, atteignant un niveau mondial de pointe et se rapprochant de GPT-4. Le modèle TianGong a également démontré d'excellentes performances sur plusieurs ensembles de données, tels que MMLU, C-EVAL et HumanEval, avec des taux de précision supérieurs à ceux des autres grands modèles dominants.
La capacité de raisonnement du modèle TianGong dépasse celle de GPT-3.5 et LLaMA2-70B. Comparé à GPT-3.5, le raisonnement du modèle TianGong est plus simple et plus clair. Le modèle TianGong est actuellement en phase de test interne et continuera d'améliorer ses capacités techniques afin de fournir une assistance intelligente puissante aux utilisateurs et aux entreprises.