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Llama 2 Chat 70B

Meta Llama 2 シリーズの最大対話バージョンで、70B パラメータ規模を持ちます。強力な対話能力と複雑な推論性能を備え、複数のベンチマークで優れた性能を発揮しました。RLHF 技術によって最適化されており、強力な能力を維持しつつ出力の安全性と有用性を確保しています。高品質な対話 AI が必要なプロフェッショナルなアプリケーションに適しており、複雑な対話と推論タスクを処理できます。
インテリジェンス(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
4,096
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
- /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Llama 4 Scout
¥0.08
Llama 4 Maverick
¥0.17
Llama 3.1 Instruct 8B
¥0.03

基本パラメータ

Llama 2 Chat 70B技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
4,096 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
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
リリース日
2023-07-18
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はLlama 2 Chat 70B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
20
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
40.6
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
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
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
9.8
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
-
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
32.3
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
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