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Llama 3.1 Tulu3 405B

Llama 3.1 アーキテクチャをベースにした大規模な Tulu3 モデルで、405B パラメータ規模を持ちます。Tulu シリーズは優れた指示チューニングで知られており、このバージョンは Llama 3.1 の強力な基本能力を維持しつつ、Tulu の最適化技術により指示追従と対話能力を向上させました。最高レベルの AI 能力が必要な研究機関や大企業に適しており、最も複雑な自然言語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(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
128,000
コンテキストウィンドウ
128,000
最大出力トークン
2023-12-01
知識カットオフ

価格設定

¥6.48 /M tokens
入力
¥6.48 /M tokens
出力
- /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Llama 3.1 Tulu3 405B
¥0.9

基本パラメータ

Llama 3.1 Tulu3 405B技術パラメータ
パラメータ数
405,000.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2023-12-01
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
100
リリース日
2025-01-30
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はLlama 3.1 Tulu3 405B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
39.92
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
29.65
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
45.57
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
71.6
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
51.6
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
3.5
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
29.1
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
30.2
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
89
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
77.8
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
13.3
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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