核心规格

厂商google
版本text-bison
发布日期2023-05-10
上下文窗口8192 tokens
输入模态text
输出模态text
许可Proprietary
文档https://ai.google.dev/gemini-api/docs

基准测试表现

基准得分单位评测日期备注来源
MMLU53.9%2023-05-105-shot查看
HUMANEVAL45.1pass@12023-05-10查看
GSM8K42.8%2023-05-100-shot CoT查看
MATH12.1%2023-05-100-shot CoT查看
BBH48.2%2023-05-103-shot CoT查看
GPQA27.7%2023-05-100-shot查看
IFEVAL59.5%2023-05-10prompt_strict查看
ARC86.7%2023-05-10challenge查看
MUSR40.8%2023-05-100-shot查看
WINOGRANDE74.1%2023-05-100-shot查看

定价

项目价格币种
输入$0.5 / MtokUSD
输出$1 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://ai.google.dev/pricing · 截至 2023-05-10

合规性

  • 数据驻留: US
  • SOC2: ✓
  • HIPAA: ✗
  • GDPR: ✓
  • ISO 27001: ✓

Text Bison

模型概述

Google Vertex AI Text Bison 文本生成模型, 基于 PaLM 2, 8K 上下文, 适合指令跟随与生成任务。

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
Googletext-bison2023-05-108KtexttextProprietary

基准测试表现

基准得分单位备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)53.9%5-shot
HumanEval45.1pass@1
GSM8K (Grade School Math 8K)42.8%0-shot CoT
MATH12.1%0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard)48.2%3-shot CoT
GPQA27.7%0-shot
IFEval59.5%prompt_strict
ARC86.7%challenge
MUSR40.8%0-shot
WinoGrande74.1%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 53.9,知识推理偏弱。
  • HumanEval 45.1,代码能力较弱。
  • 闭源专有模型,不支持自托管。
  • 上下文窗口 8K 偏小。

适用场景

  • 通用对话与问答

参考文献