Code Llama 7B：完整基准性能指南

meta code-llama-7b 2023-08-24 Llama 2 Community License

深入分析 Code Llama 7B 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meta
版本code-llama-7b
发布日期2023-08-24
上下文窗口16000 tokens
输入模态text
输出模态text
许可Llama 2 Community License
文档https://llama.meta.com/docs/

基准测试表现

基准得分单位评测日期备注来源
MMLU58.5%2023-08-245-shot查看
HUMANEVAL76.4pass@12023-08-24—查看
GSM8K52.2%2023-08-240-shot CoT查看
MATH47.1%2023-08-240-shot CoT查看
BBH66.9%2023-08-243-shot CoT查看
GPQA29.5%2023-08-240-shot查看
IFEVAL61.2%2023-08-24prompt_strict查看
ARC90.1%2023-08-24challenge查看
MUSR42.9%2023-08-240-shot查看
WINOGRANDE76.3%2023-08-240-shot查看

定价

项目价格币种
输入$0.2 / MtokUSD
输出$0.2 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://ai.meta.com/blog/ · 截至 2023-08-24

合规性

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

Code Llama 7B

模型概述

Meta Code Llama 7B 代码专用开源模型, 16K 上下文, 7B 参数, 适合本地代码补全与生成。

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
Metacode-llama-7b2023-08-2416KtexttextLlama 2 Community License

基准测试表现

基准得分单位备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)58.5%5-shot
HumanEval76.4pass@1—
GSM8K (Grade School Math 8K)52.2%0-shot CoT
MATH47.1%0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard)66.9%3-shot CoT
GPQA29.5%0-shot
IFEval61.2%prompt_strict
ARC90.1%challenge
MUSR42.9%0-shot
WinoGrande76.3%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 58.5，知识推理偏弱。
  • 闭源专有模型，不支持自托管。
  • 上下文窗口 16K 偏小。

适用场景

  • 代码生成与调试

参考文献