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Sonar Pro

ソナー検索モデルの新しいバージョン。このモデルは、ラマ3.3 70bによってさらにトレーニングされ、検索アプリケーションを最適化し、セレブラス推論インフラストラクチャで実行します。 Perplexityによると、Sonarのトークンデコード速度の新しいバージョンは1秒あたり1,200に達し、Gemini 2.0 Flashの8.5倍以上で、「ほぼ瞬時に答えを生成できます」と述べています。
インテリジェンス(中程度)
速度(比較的速い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
200,000
コンテキストウィンドウ
0
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
¥43.2 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Sonar Pro
R1 1776
Sonar Reasoning

基本パラメータ

Sonar Pro技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
200.00k 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
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
0
リリース日
2025-01-21
応答速度
154.79,689 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はSonar Pro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
42.73
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
25.04
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
51.73
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
75.5
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
57.8
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
7.9
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
27.5
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
22.6
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
84.8
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
74.5
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
29
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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