Nova Pro

Nova Pro
Amazon Nova Proは強力なマルチモーダルモデルで、テキスト、画像、ビデオの理解において最先端の性能を発揮します。言語理解、数学的推論、マルチモーダルタスクなどの核心的な能力で優れた成果を収め、同時に業界をリードする実行速度とコスト効率を提供します。
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
はい
推論モデルかどうか
300,000
コンテキストウィンドウ
300,000
最大出力トークン
-
知識カットオフ
価格設定
¥5.76 /M tokens
入力
¥23.04 /M tokens
出力
¥10.08 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Nova Premier
Nova Pro
¥0.8
Nova Lite
¥0.06
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
300.00k 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、画像
スループット
100
リリース日
2024-12-03
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
3708
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
2206
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
69.1
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
49.9
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
3.4
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
23.3
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
20.8
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
82.8
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
78.6
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
10.7
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
おすすめAIモデル
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
GPT 4
openai

¥216
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
8192
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Qwen2.5 Coder Instruct 32B
alibaba

¥0.65
入力トークン/百万
¥0.65
出力トークン/百万
131k
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Gemini 1.5 Flash 8B
google

¥0.58
入力トークン/百万
¥2.16
出力トークン/百万
1M
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Gemini 1.5 Pro (May '24)
google

¥18
入力トークン/百万
¥72
出力トークン/百万
2M
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Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)
meta

¥0.43
入力トークン/百万
¥0.43
出力トークン/百万
128k
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Gemini 2.0 Flash (experimental)
google

¥0.72
入力トークン/百万
¥5.04
出力トークン/百万
1M
コンテキスト長
O1 Preview
openai

¥108
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長