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Sensenova V6 Reasoner

商湯科技が開発した強化推論専用の大規模モデルで、マルチモーダルの深度推論と長シーケンス処理能力を備え、10分間のビデオコンテンツ解析と複雑な論理推演をサポートします。
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
200,000
コンテキストウィンドウ
40,000
最大出力トークン
2025-03-31
知識カットオフ
価格設定
¥4 /M tokens
入力
¥16 /M tokens
出力
¥10 /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
200.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2025-03-31
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、画像
スループット
0
リリース日
2025-04-10
応答速度
0 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
9350
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
9280
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
88.7
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
81.3
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
91.8
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
89.2
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
87.9
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
90.5
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
86.5
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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