Jamba Instruct
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Jamba Instruct

AI21 早期的 Jamba 指令調優版本,採用創新的 SSM-Transformer 混合架構。專為指令遵循和對話任務優化,能夠高效處理長上下文和複雜指令。混合架構提供了獨特的效率優勢,在保持高品質輸出的同時降低了計算成本。適合企業級對話系統、文件處理和需要長上下文理解的專業應用。
智能(較弱)
速度(慢)
輸入支持模態
是否推理模型
256,000
上下文窗口
-
最大輸出tokens
-
知識截止

定價

- /M tokens
輸入
- /M tokens
輸出
- /M tokens
混合價格

快速簡單對比

輸入

輸出

Jamba 1.7 Large
¥0.49
Jamba 1.7 Mini
Jamba 1.5 Mini
¥0.2

基本參數

Jamba Instruct技術參數
參數數量
未公布
上下文長度
256.00k tokens
訓練數據截止日期
開源類別
Proprietary
多模態支持
僅文本
吞吐量
發布日期
2024-05-02
響應速度
0 tokens/s

基準測試分數

以下是Jamba Instruct在各種標準基準測試中的表現。這些測試評估了模型在不同任務和領域中的能力。
智能指數
26.3
大語言模型智能水平
編程指數
6.44
AI模型在編程任務上的表現指標
數學指數
-
解決數學問題、數學推理或執行數學相關任務的能力指標
MMLU Pro
34.3
大規模多任務多模態理解 - 測試對文本、圖像、音頻和視頻的理解
GPQA
27.1
研究生物理問題評估 - 用鑽石科學級問題測試高級物理知識
HLE
5.2
模型在Hugging Face開放LLM排行榜上的綜合平均分數
LiveCodeBench
4.6
專門評估大型語言模型在實際代碼編寫和解決編程競賽問題能力的評估
SciCode
8.3
模型在科學計算或特定科學領域代碼生成方面的能力
HumanEval
-
AI模型在特定HumanEval基準測試集上獲得的分數
Math 500分數
24.3
在前500個較大、更知名的數學基準測試上的分數
AIME分數
-
衡量AI模型解決高難度數學競賽問題能力的指標(特指AIME級別)
AIbase
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