ERNIE X1 Turbo 32K

百度が開発した深度推論モデルで、ERNIE 4.5アーキテクチャを最適化し、3000トークンのコンテキストウィンドウを32Kまで拡張し、長文の論理的な連続性の最適化をサポートします。入力価格は基礎モデルに比べて50%低下し、総合的な推論能力はDeepSeek R1と同レベルに達しています50002

インテリジェンス(強い)

速度(比較的遅い)

入力サポートモダリティ

いいえ

推論モデルかどうか

32,000

コンテキストウィンドウ

32,000

最大出力トークン

2024-10-31

知識カットオフ

価格設定

￥2 /M tokens

入力

￥8 /M tokens

出力

￥3.5 /M tokens

混合価格

クイック簡易比較

ERNIE-4.5-Turbo-128K

￥0.56

ERNIE-4.5-Turbo

￥0.56

ERNIE-X1-Turbo-32K

￥0.28

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

32.00k tokens

トレーニングデータカットオフ

2024-10-31

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

8,500

リリース日

2025-03-17

応答速度

68.5 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

大規模言語モデルインテリジェンスレベル

8670

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

8190

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

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

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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