核心规格

厂商other
版本yi-1-5-9b
发布日期2024-05-13
上下文窗口4096 tokens
输入模态text
输出模态text
许可Apache 2.0
文档https://huggingface.co/models

基准测试表现

基准 得分 单位 评测日期 备注 来源
MMLU 67.8 % 2024-05-13 5-shot 查看
HUMANEVAL 57.3 pass@1 2024-05-13 查看
GSM8K 72.8 % 2024-05-13 0-shot CoT 查看
MATH 34.1 % 2024-05-13 0-shot CoT 查看
BBH 65.3 % 2024-05-13 3-shot CoT 查看
GPQA 38 % 2024-05-13 0-shot 查看
IFEVAL 65.4 % 2024-05-13 prompt_strict 查看
ARC 87.8 % 2024-05-13 challenge 查看
MUSR 46.4 % 2024-05-13 0-shot 查看
WINOGRANDE 76.6 % 2024-05-13 0-shot 查看

定价

项目 价格 币种
输入$0.18 / MtokUSD
输出$0.18 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://huggingface.co/models · 截至 2024-05-13

合规性

  • 数据驻留: self-host
  • SOC2: ✗
  • HIPAA: ✗
  • GDPR: ✗
  • ISO 27001: ✗

Yi 1.5 9B

模型概述

01.AI Yi 1.5 9B 经济型开源模型, 4K 上下文, 9B 参数, 性能超越 Llama 2 13B, 适合本地部署。

核心规格

厂商 版本 发布日期 上下文窗口 输入模态 输出模态 许可证
Other yi-1-5-9b 2024-05-13 4K text text Apache 2.0

基准测试表现

基准 得分 单位 备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 67.8 % 5-shot
HumanEval 57.3 pass@1
GSM8K (Grade School Math 8K) 72.8 % 0-shot CoT
MATH 34.1 % 0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard) 65.3 % 3-shot CoT
GPQA 38.0 % 0-shot
IFEval 65.4 % prompt_strict
ARC 87.8 % challenge
MUSR 46.4 % 0-shot
WinoGrande 76.6 % 0-shot

定价

输入 输出 缓存读取 缓存写入

每百万 token

优势

  • 可靠的通用模型。

劣势

  • 闭源专有模型,不支持自托管。
  • 上下文窗口 4K 偏小。

适用场景

  • 通用对话与问答

参考文献