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AITier

Gemma 3 12B Instruct

GoogleGemma오픈 웨이트Gemma · 상업적 사용 가능

설명

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.

출시일
2025-03-12
파라미터
12.0B
컨텍스트 길이
131K
모달리티
image, text

능력 레이더

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

랭킹

도메인#순위점수소스
코딩 랭킹600
8.0
AA
종합 랭킹565
22.0
AA
멀티모달 랭킹119
38.0
LS
과학600
17.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)88.9%자체 보고

Factuality

SimpleQA6.3%자체 보고

General

Global-MMLU-Lite69.5%자체 보고

Language

MMLU-Pro60.6%자체 보고
WMT24++51.6%자체 보고
ECLeKTic10.3%자체 보고

Math

GSM8k94.4%자체 보고
MATH83.8%자체 보고
MathVista-Mini62.9%자체 보고
HiddenMath54.5%자체 보고

Reasoning

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

Vision

DocVQADocVQA (2020)87.1%자체 보고
AI2D84.2%자체 보고
VQAv2 (val)71.6%자체 보고
TextVQA67.7%자체 보고
InfoVQA64.9%자체 보고
MMMU (val)59.6%자체 보고

AA 평가 지수

(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 카테고리 점수

(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

가격

입력 가격무료
출력 가격무료
혼합 가격 (3:1)무료

속도

토큰/초0.0
첫 토큰 지연0.00s
첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

2개 공급자

최저가: DeepInfra최고가: Neon
공급자입력출력
1DeepInfra최저가
$0
$0
2Neon
$0.15
$0.5

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis