Arctic Instruct
A

Arctic Instruct

专为极地或特殊环境应用设计的指令调优模型,可能针对特定领域或环境进行了优化。Arctic命名暗示其可能具备在极端或特殊条件下的稳定性和可靠性。作为指令调优模型,在指令理解和执行方面应该具有良好表现,适合需要高可靠性和特殊环境适应性的专业应用场景。
智力(较弱)
速度(慢)
输入支持模态
是否推理模型
4,000
上下文窗口
-
最大输出令牌数
-
知识截止

定价

- /M tokens
输入
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输出
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混合价格

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输出

Snowflake Llama 3.3 70B
¥0.2
Arctic Instruct

基础参数

Arctic Instruct的技术参数
参数数量
未公布
上下文长度
4,000 tokens
训练数据截止
开源分类
Open Weights (Permissive License)
多模态支持
文本
吞吐量
发布日期
2024-04-24
响应速度
0 tokens/s

基准测试得分

以下是Arctic Instruct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
22
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
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
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
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
HLE
-
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
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
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
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