H

Hunyuan T1 20250403

テンセントが開発した深度推論最適化モデルで、Hybrid-Transformer-Mamba MoEアーキテクチャに基づき、数学的論理と複雑なタスク処理能力を強化しています。
インテリジェンス(強い)
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
64,000
コンテキストウィンドウ
64,000
最大出力トークン
2024-12-31
知識カットオフ
価格設定
¥1 /M tokens
入力
¥4 /M tokens
出力
¥3 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Hunyuan-T1-20250403
¥0.14
Hunyuan-Vision
¥2.5
HunYuan-TurboS
¥0.11
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
64.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2024-12-31
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
1,580
リリース日
2025-04-03
応答速度
21.4 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monet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
9210
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
8160
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
82.9
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
76.8
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
69.7
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase