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AITier

Gemma 3 12B Instruct

GoogleGemmaオープンウエイトGemma · 商用利用可

説明

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.

リリース日
2025-03-12
パラメータ
12.0B
コンテキスト長
131K
モダリティ
image, text

能力レーダー

21
general
10
coding
31
reasoning
22
science
25
agents
80
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
コーディングランキング600
8.0
AA
総合ランキング565
22.0
AA
マルチモーダルランキング119
38.0
LS
科学600
17.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)88.9%自己申告

Factuality

SimpleQA6.3%自己申告

General

Global-MMLU-Lite69.5%自己申告

Language

MMLU-Pro60.6%自己申告
WMT24++51.6%自己申告
ECLeKTic10.3%自己申告

Math

GSM8k94.4%自己申告
MATH83.8%自己申告
MathVista-Mini62.9%自己申告
HiddenMath54.5%自己申告

Reasoning

BIG-Bench Hard85.7%自己申告
HumanEvalOpenAI (2021)85.4%自己申告
Natural2Code80.7%自己申告
FACTS Grounding75.8%自己申告
ChartQAMasry et al. (2022)75.7%自己申告
MBPP0.73 / 100自己申告
Bird-SQL (dev)47.9%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)40.9%自己申告
LiveCodeBench24.6%自己申告
BIG-Bench Extra Hard16.3%自己申告

Vision

DocVQADocVQA (2020)87.1%自己申告
AI2D84.2%自己申告
VQAv2 (val)71.6%自己申告
TextVQA67.7%自己申告
InfoVQA64.9%自己申告
MMMU (val)59.6%自己申告

AA評価指数

(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 Banking
0.8
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.8
Terminalbench V2 1
0.0
Terminalbench V4 0
0.0

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Chat
90
Instruction Following
90
Structured Output
90
Image To Text
80
Grounding
80
Math
70
Multimodal
70
Vision
70
Legal
60
Reasoning
60
Finance
60
General
60
Healthcare
60
Code
60
Language
50
Physics
40
Factuality
40
Biology
40
Chemistry
40

価格設定

入力価格無料
出力価格無料
混合価格（3:1）無料

速度

トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s

プロバイダー価格ランキング

プロバイダー価格ランキング

2 プロバイダー

最安: DeepInfra最高: Neon
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
$0
2Neon
$0.15
$0.5

このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク

LLM StatsArtificial Analysis