Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)

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Llama 3.2 90B 是一个针对视觉识别、图像推理和图像描述任务优化的大规模多模态语言模型。它支持长达 128,000 个标记的上下文长度，适用于边缘设备和移动设备的部署，在图像理解和生成任务中表现出色。

智力(较弱)

速度(慢)

输入支持模态

是

是否推理模型

128,000

上下文窗口

128,000

最大输出令牌数

2023-12-01

知识截止

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定价

￥2.52 /M tokens

输入

￥2.88 /M tokens

输出

￥3.9 /M tokens

混合价格

快速简易对比

输入

输出

Llama 4 Scout

￥0.08

Llama 4 Maverick

￥0.17

Llama 3.1 Instruct 405B

￥0.9

基础参数

Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)的技术参数

参数数量

90,000.0M

上下文长度

128.00k tokens

训练数据截止

2023-12-01

开源分类

Open Weights (Permissive License)

多模态支持

文本、图像

吞吐量

100

发布日期

2024-09-25

响应速度

35.141,483 tokens/s

基准测试得分

以下是Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)在各种标准基准测试中的表现。这些测试评估了模型在不同任务和领域的能力。

智能指数

大语言模型智能水平

33.37

大语言模型智能水平

编码指数

AI模型在编码任务上的能力表现的指标

22.67

AI模型在编码任务上的能力表现的指标

数学指数

解决数学问题、数学推理或执行与数学相关的任务方面的能力指标

33.97

解决数学问题、数学推理或执行与数学相关的任务方面的能力指标

MMLU Pro

海量多任务多模式理解-测试对文本、图像、音频和视频的理解

67.1

海量多任务多模式理解-测试对文本、图像、音频和视频的理解

GPQA

研究生物理问题评估-用钻石科学级别的问题测试高级物理知识

43.2

研究生物理问题评估-用钻石科学级别的问题测试高级物理知识

HLE

模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分

4.9

模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分

LiveCodeBench

特定的、专注于评估大型语言模型在真实世界代码编写和解决编程竞赛问题能力评分

21.4

特定的、专注于评估大型语言模型在真实世界代码编写和解决编程竞赛问题能力评分

SciCode

模型在科学计算或特定科学领域的代码生成方面的能力

HumanEval

AI模型在 HumanEval 这个特定的基准测试集上取得的成绩

Math 500 评分

前500道更大型、更知名的数学基准测试评分

62.9

前500道更大型、更知名的数学基准测试评分

AIME 评分

一个衡量AI模型在解决高难度数学竞赛问题（特指AIME级别）方面能力的指标

Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)

Qwen2.5 Coder Instruct 32B

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