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Gemma 2 27B

Gemma 2 27B ITはGoogleの先進的なオープンソース言語モデルの命令調整バージョンです。Geminiと同じ研究と技術に基づいて構築され、教師付き微調整、より大きなモデルからの蒸留、および人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)によって最適化され、対話アプリケーションに適しています。このモデルは、質問応答、要約、推論などのテキスト生成タスクで優れた性能を発揮します。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
8,192
コンテキストウィンドウ
8,192
最大出力トークン
-
知識カットオフ
価格設定
- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥1.84 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Dec '24)
Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)
Gemini 1.5 Pro (May '24)
¥2.5
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
27,200.0M
コンテキスト長
8,192 tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
リリース日
2024-06-27
応答速度
0 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
2556
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
-
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
57.5
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
35.7
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
3.7
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
-
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
12.5
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
75.7
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
54.1
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
9
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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