Phi-3.5-MoE-instruct
MicrosoftPhiオープンウエイトMIT · 商用利用可
説明
Phi-3.5-MoE-instruct is a mixture-of-experts model with ~42B total parameters (6.6B active) and a 128K context window. It excels at reasoning, math, coding, and multilingual tasks, outperforming larger dense models in many benchmarks. It underwent a thorough safety post-training process (SFT + DPO) and is licensed under MIT. This model is ideal for scenarios where efficiency and high performance are both required, particularly in multi-lingual or reasoning-intensive tasks.
リリース日
2024-08-23
パラメータ
60.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
—
能力レーダー
70
general
70
coding
70
reasoning
34
science推定
70
agents
0
multimodal
専用の科学ベンチマークがない場合、Science は LLM Stats の科学スコアまたは推論能力から推定します。
ランキング
ランキングデータがありません
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
36.8%自己申告
Code
RepoQA
85.0%自己申告
HumanEvalOpenAI (2021)
70.7%自己申告
Creativity
Social IQa
78.0%自己申告
Arena Hard
37.9%自己申告
Finance
MMLU
78.9%自己申告
TruthfulQA
77.5%自己申告
MMLU-Pro
45.3%自己申告
General
ARC-C
91.0%自己申告
OpenBookQA
89.6%自己申告
PIQA
88.6%自己申告
MBPP
0.81 / 100自己申告
MMMLU
69.9%自己申告
Language
BoolQ
84.6%自己申告
MEGA XStoryCloze
82.8%自己申告
Winogrande
81.3%自己申告
BIG-Bench Hard
79.1%自己申告
MEGA XCOPA
76.6%自己申告
MEGA TyDi QA
67.1%自己申告
MEGA MLQA
65.3%自己申告
MEGA UDPOS
60.4%自己申告
SQuALITY
24.1%自己申告
Long Context
RULER
87.1%自己申告
Qasper
40.0%自己申告
GovReport
26.4%自己申告
QMSum
19.9%自己申告
SummScreenFD
16.9%自己申告
Math
GSM8k
88.7%自己申告
MATH
59.5%自己申告
MGSM
58.7%自己申告
Reasoning
HellaSwagAI2 (2019)
83.8%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)AA評価データがありません
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Psychology80
Language70
Legal70
Math70
Reasoning70
Finance70
General70
Healthcare70
Code70
Long Context60
Physics60
Creativity60
Biology40
Chemistry40
Writing40
Summarization20
価格設定
価格データがありません
速度
速度データがありません
プロバイダー価格ランキング
プロバイダーデータがありません