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Gemma 3 1B Instruct

Google Gemma 3 シリーズの超コンパクトな指示チューニングモデルで、わずか 1B パラメータですが、精巧に最適化されています。エッジデバイスやリソースが限られた環境向けに設計されており、極めて小さなメモリ占有量で信頼性の高い指示実行能力を提供します。8K のコンテキストウィンドウをサポートし、モバイルアプリケーション、IoT デバイス、ローカルデプロイが必要なシナリオに適しており、リソースが限られた環境に実用的な AI 能力を提供します。
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
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
- /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Gemini 1.5 Pro (May '24)
¥2.5
Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)
Gemini 1.5 Pro (Sep '24)
¥2.5

基本パラメータ

Gemma 3 1B Instruct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
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
2025-03-13
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はGemma 3 1B Instruct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
13.42
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
1.19
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
24.2
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
13.5
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
23.7
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
5.2
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
1.7
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
0.7
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
32.4
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
48.4
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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