Gemma 3 12B Instruct
GoogleGemmaOpen WeightGemma · Usage Commercial
Description
Gemma 3 12B is a 12-billion-parameter vision-language model from Google, handling text and image input and generating text output. It features a 128K context window, multilingual support, and open weights. Suitable for question answering, summarization, reasoning, and image understanding tasks.
Date de sortie
2025-03-12
Paramètres
12.0B
Longueur du contexte
131K
Modalités
image, text
Radar de capacités
21
general
10
coding
31
reasoning
22
science
25
agents
80
multimodal
Classements
| Domaine | #Rang | Score | Source |
|---|---|---|---|
| Classement codage | 600 | 8.0 | AA |
| Classement général | 565 | 22.0 | AA |
| Classement multimodal | 119 | 38.0 | LS |
| Science | 600 | 17.0 | AA |
Scores de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Chat
IFEvalGoogle Research (2023)
88.9%Aut.
Factuality
SimpleQA
6.3%Aut.
General
Global-MMLU-Lite
69.5%Aut.
Language
MMLU-Pro
60.6%Aut.
WMT24++
51.6%Aut.
ECLeKTic
10.3%Aut.
Math
GSM8k
94.4%Aut.
MATH
83.8%Aut.
MathVista-Mini
62.9%Aut.
HiddenMath
54.5%Aut.
Reasoning
BIG-Bench Hard
85.7%Aut.
HumanEvalOpenAI (2021)
85.4%Aut.
Natural2Code
80.7%Aut.
FACTS Grounding
75.8%Aut.
ChartQAMasry et al. (2022)
75.7%Aut.
MBPP
0.73 / 100Aut.
Bird-SQL (dev)
47.9%Aut.
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
40.9%Aut.
LiveCodeBench
24.6%Aut.
BIG-Bench Extra Hard
16.3%Aut.
Vision
DocVQADocVQA (2020)
87.1%Aut.
AI2D
84.2%Aut.
VQAv2 (val)
71.6%Aut.
TextVQA
67.7%Aut.
InfoVQA
64.9%Aut.
MMMU (val)
59.6%Aut.
Indices d'évaluation AA
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))85.3
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))59.5
Ifbench(Google Research (2023))36.7
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))34.9
Aime(MAA (Mathematical Association of America))22.0
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))18.3
Math Index(Artificial Analysis)18.3
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))16.4
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))13.7
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))10.8
Lcr(Artificial Analysis)8.3
Coding Index(Artificial Analysis)5.8
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))4.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)3.8
Tau Banking0.8
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))0.8
Terminalbench V2 10.0
Terminalbench V4 00.0
Scores par catégorie LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Chat90
Instruction Following90
Structured Output90
Image To Text80
Grounding80
Math70
Multimodal70
Vision70
Legal60
Reasoning60
Finance60
General60
Healthcare60
Code60
Language50
Physics40
Factuality40
Biology40
Chemistry40
Tarification
Prix d'entréeGratuit
Prix de sortieGratuit
Prix mixte (3:1)Gratuit
Vitesse
Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s
Classement des Prix par Fournisseur
Classement des Prix par Fournisseur
2 fournisseurs
Moins cher: DeepInfraPlus cher: Neon
FournisseurEntréeSortie
1DeepInfraMoins cher
$0
$0
2Neon
$0.15
$0.5
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