Jamba 1.7 Mini

Jamba 1.7的紧凑版本，拥有12B活跃参数和52B总参数，保持256K长上下文处理能力。继承了混合架构的效率优势，在资源受限环境下仍能提供强大性能。具备改进的信息基础化能力和更好的指令遵循性，可在2×80GB GPU上运行，适合中等规模的企业应用。

智力(弱)

速度(较快)

输入支持模态

是

是否推理模型

258,000

上下文窗口

最大输出令牌数

知识截止

去对比

定价

- /M tokens

输入

- /M tokens

输出

￥1.8 /M tokens

混合价格

快速简易对比

输入

输出

Jamba 1.7 Large

￥0.49

Jamba 1.7 Mini

Jamba 1.6 Mini

基础参数

Jamba 1.7 Mini的技术参数

参数数量

未公布

上下文长度

258.00k 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

2025-07-07

响应速度

166.03,754 tokens/s

基准测试得分

以下是Jamba 1.7 Mini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

17.91

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

7.7

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

13.57

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

38.8

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

32.2

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

4.5

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

6.1

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

9.3

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

47.9

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

25.8

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

1.3

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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