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Moonshot V1 32k

Moonshot AIが開発した千億パラメータの言語モデルで、32Kのコンテキストウィンドウをサポートし、長文理解とコード生成の最適化に特化しています。動的解像度機能を搭載し、PDFやコードライブラリなどの構造化長文処理をサポートし、Ruler長文コンテキストベンチマークテストでGPT - 4oより12.7%優れています。
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
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
0
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

¥1 /M tokens
入力
¥8 /M tokens
出力
¥2.75 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

kimi-latest
moonshot-v1-32k
¥0.14
moonshot-v1-8k
¥0.07

基本パラメータ

moonshot-v1-32k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 Source
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
0
リリース日
2025-01-01
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はmoonshot-v1-32k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
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
54.4
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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