核心规格

厂商other
版本yi-6b
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
MMLU68%2023-11-055-shot查看
HUMANEVAL42.3pass@12023-11-05查看
GSM8K37%2023-11-050-shot CoT查看
MATH29.9%2023-11-050-shot CoT查看
BBH55.3%2023-11-053-shot CoT查看
GPQA26.3%2023-11-050-shot查看
IFEVAL54.9%2023-11-05prompt_strict查看
ARC88.4%2023-11-05challenge查看
MUSR29.5%2023-11-050-shot查看
WINOGRANDE72.2%2023-11-050-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 2023-11-05

合规性

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

Yi 6B

模型概述

01.AI Yi 6B 经济型首代模型, 4K 上下文, 6B 参数, 适合本地部署与研究用途。

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-6b2023-11-054KtexttextApache 2.0

基准测试表现

基准得分单位备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)68.0%5-shot
HumanEval42.3pass@1
GSM8K (Grade School Math 8K)37.0%0-shot CoT
MATH29.9%0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard)55.3%3-shot CoT
GPQA26.3%0-shot
IFEval54.9%prompt_strict
ARC88.4%challenge
MUSR29.5%0-shot
WinoGrande72.2%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

  • HumanEval 42.3,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