C

Codestral (May '24)

一个包含22B参数的代码生成模型,经过80多种编程语言的训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash。支持指令跟随和中间填空(FIM)能力,可用于代码补全和生成任务。
智力(弱)
速度(中等)
输入支持模态
是否推理模型
32,768
上下文窗口
32,768
最大输出令牌数
-
知识截止
定价
¥1.44 /M tokens
输入
¥4.32 /M tokens
输出
¥2.16 /M tokens
混合价格
快速简易对比
Codestral (Jan '25)
¥0.2
Devstral
Codestral-Mamba
基础参数
GPT-4.1的技术参数
参数数量
22,200.0M
上下文长度
32.77k 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
42
发布日期
2024-05-29
响应速度
114.256,294 tokens/s
基准测试得分
以下是claude-monet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
2042
大语言模型智能水平
编码指数
2151
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
33.1
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
25.5
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
5.1
模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分
LiveCodeBench
21.3
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
21.8
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
80.2
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
35.4
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
AIbase
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