Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)
MetaLlamaオープンウエイトLlama 3.2 · 商用利用可
説明
Llama 3.2 90B is a large multimodal language model optimized for visual recognition, image reasoning, and captioning tasks. It supports a context length of 128,000 tokens and is designed for deployment on edge and mobile devices, offering state-of-the-art performance in image understanding and generative tasks.
リリース日
2024-09-25
パラメータ
90.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
image, text
能力レーダー
24
general
22
coding
30
reasoning
29
science
28
agents
85
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 | 391 | 23.0 | AA |
| 総合ランキング | 409 | 30.0 | AA |
| マルチモーダルランキング | 29 | 56.0 | LS |
| 科学 | 441 | 28.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
46.7%自己申告
Finance
MMLU
86.0%自己申告
General
MMMU
60.3%自己申告
MMMU-Pro
45.2%自己申告
Image To Text
DocVQADocVQA (2020)
90.1%自己申告
VQAv2
78.1%自己申告
TextVQA
73.5%自己申告
Math
MGSM
86.9%自己申告
MATH
68.0%自己申告
MathVista
57.3%自己申告
Multimodal
AI2D
92.3%自己申告
ChartQAMasry et al. (2022)
85.5%自己申告
InfographicsQA
56.8%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Intelligence Index(Artificial Analysis)6.0
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))0.7
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))0.6
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))0.2
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))0.2
Aime(MAA (Mathematical Association of America))0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))0.0
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Language90
Legal90
Finance90
Image To Text80
Math70
Multimodal70
Reasoning70
General70
Healthcare70
Vision70
Physics50
Biology50
Chemistry50
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
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