核心规格

厂商other
版本yi-1-5-9b
发布日期2024-05-13
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
MMLU67.8%2024-05-135-shot查看
HUMANEVAL57.3pass@12024-05-13查看
GSM8K72.8%2024-05-130-shot CoT查看
MATH34.1%2024-05-130-shot CoT查看
BBH65.3%2024-05-133-shot CoT查看
GPQA38%2024-05-130-shot查看
IFEVAL65.4%2024-05-13prompt_strict查看
ARC87.8%2024-05-13challenge查看
MUSR46.4%2024-05-130-shot查看
WINOGRANDE76.6%2024-05-130-shot查看

定价

项目价格币种
输入$0.18 / MtokUSD
输出$0.18 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://huggingface.co/models · 截至 2024-05-13

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
Otheryi-1-5-9b2024-05-134KtexttextApache 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
HumanEval57.3pass@1
GSM8K (Grade School Math 8K)72.8%0-shot CoT
MATH34.1%0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard)65.3%3-shot CoT
GPQA38.0%0-shot
IFEval65.4%prompt_strict
ARC87.8%challenge
MUSR46.4%0-shot
WinoGrande76.6%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

  • 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