核心规格对比

规格 Gemma 2 9BGemma 7B
厂商googlegoogle
版本gemma-2-9bgemma-7b
发布日期2024-06-272024-02-21
上下文窗口8192 tokens8192 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Gemma LicenseGemma License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准 Gemma 2 9BGemma 7B 胜出
ARC90.388.4Gemma 2 9B
BBH66.765.7Gemma 2 9B
GPQA30.337.1Gemma 7B
GSM8K64.363.6Gemma 2 9B
HUMANEVAL60.961Gemma 7B
IFEVAL64.366.9Gemma 7B
MATH28.925.7Gemma 2 9B
MMLU64.369.6Gemma 7B
MUSR44.136.2Gemma 2 9B
WINOGRANDE72.574.1Gemma 7B

定价对比

项目 (每百万Token) Gemma 2 9BGemma 7B
输入$0.3$0.22
输出$0.3$0.22
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Gemma 2 9B 对比 Gemma 7B

模型概述

Gemma 2 9B 与 Gemma 7B 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商 发布日期 上下文窗口 许可证
Google / Google 2024-06-27 / 2024-02-21 8K / 8K Gemma License / Gemma License

基准测试表现

基准 Gemma 2 9B Gemma 7B 胜出
ARC 90.3 88.4 A
BBH (BIG-Bench Hard) 66.7 65.7 A
GPQA 30.3 37.1 B
GSM8K (Grade School Math 8K) 64.3 63.6 A
HumanEval 60.9 61.0 Tie
IFEval 64.3 66.9 B
MATH 28.9 25.7 A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 64.3 69.6 B
MUSR 44.1 36.2 A
WinoGrande 72.5 74.1 B

定价对比

输入 输出 缓存读取 缓存写入
— / — — / — — / — — / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

Gemma 2 9B

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。
  • ⚠️ 上下文窗口 8K 偏小。

Gemma 7B

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。
  • ⚠️ 上下文窗口 8K 偏小。

编辑点评

Gemma 2 9B 与 Gemma 7B 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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