基准测试表现
| 基准 | 得分 | 单位 | 评测日期 | 备注 | 来源 |
|---|
| MMLU | 76 | % | 2024-05-14 | 5-shot | 查看 |
| HUMANEVAL | 67.5 | pass@1 | 2024-05-14 | — | 查看 |
| GSM8K | 75.2 | % | 2024-05-14 | 0-shot CoT | 查看 |
| MATH | 53.2 | % | 2024-05-14 | 0-shot CoT | 查看 |
| BBH | 71.7 | % | 2024-05-14 | 3-shot CoT | 查看 |
| GPQA | 38.5 | % | 2024-05-14 | 0-shot | 查看 |
| IFEVAL | 68 | % | 2024-05-14 | prompt_strict | 查看 |
| ARC | 93.4 | % | 2024-05-14 | challenge | 查看 |
| MUSR | 46.1 | % | 2024-05-14 | 0-shot | 查看 |
| WINOGRANDE | 78.9 | % | 2024-05-14 | 0-shot | 查看 |
合规性
- 数据驻留: US
- SOC2: ✓
- HIPAA: ✗
- GDPR: ✓
- ISO 27001: ✓
Gemini 1.5 Flash
模型概述
Google Gemini 1.5 Flash 经济型模型, 1M 上下文, 速度快成本低, 适合大规模多模态任务。
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 |
|---|
| Google | 1.5-flash | 2024-05-14 | 1000K | text, image, audio, video | text | Proprietary |
基准测试表现
| 基准 | 得分 | 单位 | 备注 |
|---|
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 76.0 | % | 5-shot |
| HumanEval | 67.5 | pass@1 | — |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 75.2 | % | 0-shot CoT |
| MATH | 53.2 | % | 0-shot CoT |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 71.7 | % | 3-shot CoT |
| GPQA | 38.5 | % | 0-shot |
| IFEval | 68.0 | % | prompt_strict |
| ARC | 93.4 | % | challenge |
| MUSR | 46.1 | % | 0-shot |
| WinoGrande | 78.9 | % | 0-shot |
定价
每百万 token
优势
- 支持文本、图像、音频多模态输入。
- 上下文窗口 1000K,支持长文本。
劣势
适用场景
参考文献