Yi 34B：完整基准性能指南

other yi-34b 2023-11-05 Apache 2.0

深入分析 Yi 34B 在 MMLU、HumanEval、GSM8K、MATH、BBH 等基准上的表现，包含定价与适用场景。

核心规格

厂商other
版本yi-34b
发布日期2023-11-05
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 55.5 % 2023-11-05 5-shot 查看
HUMANEVAL 35.8 pass@1 2023-11-05 — 查看
GSM8K 48.3 % 2023-11-05 0-shot CoT 查看
MATH 20.5 % 2023-11-05 0-shot CoT 查看
BBH 48.8 % 2023-11-05 3-shot CoT 查看
GPQA 20.6 % 2023-11-05 0-shot 查看
IFEVAL 48.2 % 2023-11-05 prompt_strict 查看
ARC 87.2 % 2023-11-05 challenge 查看
MUSR 36.8 % 2023-11-05 0-shot 查看
WINOGRANDE 71.5 % 2023-11-05 0-shot 查看

定价

项目 价格 币种
输入$0.4 / MtokUSD
输出$0.4 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://huggingface.co/models · 截至 2023-11-05

合规性

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

Yi 34B

模型概述

01.AI Yi 34B 首代开源模型, 4K 上下文, 340 亿参数, 在开源模型中曾排名第一。

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-34b 2023-11-05 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) 55.5 % 5-shot
HumanEval 35.8 pass@1 —
GSM8K (Grade School Math 8K) 48.3 % 0-shot CoT
MATH 20.5 % 0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard) 48.8 % 3-shot CoT
GPQA 20.6 % 0-shot
IFEval 48.2 % prompt_strict
ARC 87.2 % challenge
MUSR 36.8 % 0-shot
WinoGrande 71.5 % 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

  • MMLU 仅 55.5，知识推理偏弱。
  • HumanEval 35.8，代码能力较弱。
  • 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