%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Sensenova V6 Pro
Sensenova V6 Pro
商湯科技が最新に発表した6000億パラメータのマルチモーダルMoEアーキテクチャの大規模モデルで、ビデオのリアルタイム推論とクロスモーダルコンテンツ生成をサポートします。
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
はい
推論モデルかどうか
256,000
コンテキストウィンドウ
56,000
最大出力トークン
2025-04-01
知識カットオフ
価格設定
￥2.8 /M tokens
入力
￥8.4 /M tokens
出力
￥4.2 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
SenseNova V6 Pro
￥0.39
SenseNova V6 Reasoner
￥0.56
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
256.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2025-04-01
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、画像
スループット
1,800
リリース日
2025-04-10
応答速度
38.6 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
9370
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
9120
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
88.5
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
82.3
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
89.1
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
87.9
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
86.7
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
90.2
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
84.1
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
85.4
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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