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 |
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| HUMANEVAL |
57.3 |
pass@1 |
2024-05-13 |
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| GSM8K |
72.8 |
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2024-05-13 |
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| MATH |
34.1 |
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| BBH |
65.3 |
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| GPQA |
38 |
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65.4 |
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prompt_strict |
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87.8 |
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challenge |
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| MUSR |
46.4 |
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0-shot |
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| WINOGRANDE |
76.6 |
% |
2024-05-13 |
0-shot |
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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
每百万 token
优势
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
参考文献