
Reka Core
Reka AI のコアモデルで、同社の AI 技術における中核能力を代表します。Core バージョンとして、包括的な AI 能力と強力な基本性能を備えていると予想されます。テキスト理解、生成、推論など複数の側面をカバーし、Reka AI の他の専門モデルの技術的基盤を提供します。包括的な AI 能力が必要なアプリケーションシナリオに適しており、様々な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
はい
推論モデルかどうか
128,000
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
¥14.4 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Reka Flash (Feb '24)
Reka Flash (Sep '24)
Reka Edge
基本パラメータ
Reka Core技術パラメータ
パラメータ数
未発表
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
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
2024-04-15
応答速度
50.289,654 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はReka Core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
33.87
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
72.6
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
55.8
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