Qwen2 Instruct 72B
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説明
Qwen2-72B-Instruct is an instruction-tuned language model with 72 billion parameters, supporting a context length of up to 131,072 tokens. It's part of the new Qwen2 series, which has surpassed most open-source models and demonstrates competitiveness against proprietary models across various benchmarks.
リリース日
2024-06-07
パラメータ
72.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
—
能力レーダー
22
general
17
coding
36
reasoning
25
science
30
agents
0
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 | 454 | 17.0 | AA |
| 総合ランキング | 453 | 28.0 | AA |
| 科学 | 475 | 25.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
42.4%自己申告
Code
HumanEvalOpenAI (2021)
86.0%自己申告
EvalPlus
0.79 / 100自己申告
Finance
MMLU
82.3%自己申告
MMLU-Pro
64.4%自己申告
TruthfulQA
54.8%自己申告
TheoremQA
44.4%自己申告
General
CMMLU
90.1%自己申告
C-Eval
83.8%自己申告
MBPP
0.80 / 100自己申告
MultiPL-E
69.2%自己申告
ARC-C
68.9%自己申告
Language
Winogrande
85.1%自己申告
BBH
82.4%自己申告
Math
GSM8k
91.1%自己申告
MATH
59.7%自己申告
Reasoning
HellaSwagAI2 (2019)
87.6%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Intelligence Index(Artificial Analysis)5.7
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))0.7
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))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))Language80
Code80
Legal70
Math70
Reasoning70
General70
Healthcare70
Finance60
Physics40
Biology40
Chemistry40
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
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初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s
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