
Pixtral 12B (2409)
翻訳が必要なデータ:
120億のパラメータを持つマルチモーダルモデルで、そのビジュアルエンコーダは4億のパラメータを持ち、自然画像や文書を理解することができます。マルチモーダルタスクを実行する際にも、テキストのみの性能は依然として強力です。可変サイズの画像やコンテキスト内の複数の画像をサポートします。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(比較的遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
128,000
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
¥1.08 /M tokens
入力
¥1.08 /M tokens
出力
¥1.08 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Devstral Small (May '25)
¥0.1
Devstral Medium
¥0.4
Devstral
¥0.1
基本パラメータ
Pixtral 12B (2409)技術パラメータ
パラメータ数
12,400.0M
コンテキスト長
128.00k 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、画像
スループット
0
リリース日
2024-09-11
応答速度
99.74,224 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はPixtral 12B (2409)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
23.36
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
12.54
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
22.9
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
47.3
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
34.3
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
5.3
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
11.5
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
13.5
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
77.7
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
45.8
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
-
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
GPT 5 Mini
openai

¥1.8
入力トークン/百万
¥14.4
出力トークン/百万
400k
コンテキスト長
GPT 5 Standard
openai

¥63
入力トークン/百万
¥504
出力トークン/百万
400k
コンテキスト長
GPT 5 Nano
openai

¥0.36
入力トークン/百万
¥2.88
出力トークン/百万
400k
コンテキスト長
GPT 5
openai

¥9
入力トークン/百万
¥72
出力トークン/百万
400k
コンテキスト長
GLM 4.5
chatglm

¥0.43
入力トークン/百万
¥1.01
出力トークン/百万
131k
コンテキスト長
Gemini 1.0 Pro
google

¥3.6
入力トークン/百万
¥10.8
出力トークン/百万
33k
コンテキスト長
Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)
google

¥0.58
入力トークン/百万
¥2.16
出力トークン/百万
1M
コンテキスト長
GPT 4
openai

¥216
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
8192
コンテキスト長