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Magistral Medium

Magistral シリーズの中規模モデルで、性能と効率のバランスを追求しています。安定した信頼性の高い AI サービスを提供するように設計されており、優れた汎用言語理解と生成能力を備えています。中程度の複雑さの企業アプリケーションに適しており、日常のテキスト分析、コンテンツ生成、顧客サービスなどのタスクを処理でき、企業にコストパフォーマンスに優れた AI ソリューションを提供します。
インテリジェンス(中程度)
速度(中程度)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
128,000
最大出力トークン
2025-06-01
知識カットオフ

価格設定

- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥19.8 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Devstral Small (May '25)
¥0.1
Devstral Medium
¥0.4
Devstral
¥0.1

基本パラメータ

Magistral Medium技術パラメータ
パラメータ数
24,000.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2025-06-01
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
リリース日
2025-06-10
応答速度
129.7,688 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はMagistral Medium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
55.97
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
41.19
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
80.87
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
75.3
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
67.9
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
9.5
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
52.7
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
29.7
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
-
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
91.7
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
70
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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