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LFM 40B

大規模基盤モデルで、40B のパラメータ規模を持ち、複雑な言語タスク向けに設計されています。具体的な技術詳細は限られていますが、パラメータ規模から大規模言語モデルの範疇に属すると考えられます。テキスト理解、生成、推論において強力な能力を備えていると予想され、高品質な自然言語処理が必要な企業レベルのアプリケーションに適しており、複雑な文書分析、コンテンツ作成、対話タスクを処理できます。
インテリジェンス(比較的弱い)
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
32,000
コンテキストウィンドウ
-
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
¥1.08 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

LFM 40B

基本パラメータ

LFM 40B技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
32.00k 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
リリース日
2024-09-30
応答速度
162.37,137 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はLFM 40B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
21.73
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
8.34
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
25.17
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
42.5
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
32.7
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
4.9
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
9.6
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
7.1
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
50.5
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
48
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
2.3
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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