Gemma 3 1B Instruct
GoogleGemmaओपन वेटGemma · व्यावसायिक उपयोग
विवरण
The Gemma 3 1B model is a lightweight, 1-billion-parameter language model by Google, optimized for efficiency on resource-limited devices. At 529MB, it processes text at 2,585 tokens/second with a context window of 128,000 tokens. It supports 35+ languages but handles text-only input, unlike larger multimodal Gemma models. This balance of speed and efficiency makes it ideal for fast text processing on mobile and low-power devices.
रिलीज़ तिथि
2025-03-13
पैरामीटर
1.0B
संदर्भ लंबाई
—
मोडैलिटीज़
—
क्षमता रडार
7
general
2
coding
11
reasoning
18
science
8
agents
0
multimodal
रैंकिंग
| डोमेन | #रैंक | स्कोर | स्रोत |
|---|---|---|---|
| कोडिंग रैंकिंग | 641 | 1.0 | AA |
| सामान्य रैंकिंग | 661 | 7.0 | AA |
| विज्ञान | 645 | 12.0 | AA |
बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Chat
IFEvalGoogle Research (2023)
80.2%स्वयं
Factuality
SimpleQA
2.2%स्वयं
General
Global-MMLU-Lite
34.2%स्वयं
Language
WMT24++
35.9%स्वयं
MMLU-Pro
14.7%स्वयं
ECLeKTic
1.4%स्वयं
Math
GSM8k
62.8%स्वयं
MATH
48.0%स्वयं
HiddenMath
15.8%स्वयं
Reasoning
Natural2Code
56.0%स्वयं
HumanEvalOpenAI (2021)
41.5%स्वयं
BIG-Bench Hard
39.1%स्वयं
FACTS Grounding
36.4%स्वयं
MBPP
0.35 / 100स्वयं
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
19.2%स्वयं
BIG-Bench Extra Hard
7.2%स्वयं
Bird-SQL (dev)
6.4%स्वयं
LiveCodeBench
1.9%स्वयं
AA मूल्यांकन सूचकांक
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))48.4
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))23.7
Ifbench(Google Research (2023))19.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))13.5
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))10.5
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))5.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)4.8
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))3.3
Math Index(Artificial Analysis)3.3
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))1.7
Aime(MAA (Mathematical Association of America))0.0
Lcr(Artificial Analysis)0.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))0.0
LLM Stats श्रेणी स्कोर
(LLM Stats (zeroeval))Chat80
Instruction Following80
Structured Output80
Math40
Grounding40
Reasoning30
General30
Language20
Physics20
Factuality20
Biology20
Chemistry20
Code20
Legal10
Finance10
Healthcare10
मूल्य निर्धारण
इनपुट मूल्यमुफ्त
आउटपुट मूल्यमुफ्त
मिश्रित मूल्य (3:1)मुफ्त
गति
टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s
प्रदाता मूल्य रैंकिंग
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