Phi-3.5-mini-instruct
MicrosoftPhi오픈 웨이트MIT · 상업적 사용 가능
설명
Phi-3.5-mini-instruct is a 3.8B-parameter model that supports up to 128K context tokens, with improved multilingual capabilities across over 20 languages. It underwent additional training and safety post-training to enhance instruction-following, reasoning, math, and code generation. Ideal for environments with memory or latency constraints, it uses an MIT license.
출시일
2024-08-23
파라미터
3.8B
컨텍스트 길이
—
모달리티
text
능력 레이더
60
general
60
coding
60
reasoning
26
science추정
60
agents
0
multimodal
전용 과학 벤치마크가 없을 때 Science는 LLM Stats 과학 점수 또는 추론 능력에서 추정합니다.
랭킹
랭킹 데이터가 없습니다
벤치마크 점수 (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))General
MMLU
69.0%자체 보고
TruthfulQA
64.0%자체 보고
Arena Hard
37.0%자체 보고
Language
BoolQ
78.0%자체 보고
MEGA TyDi QA
62.2%자체 보고
MEGA MLQA
61.7%자체 보고
MMMLU
55.4%자체 보고
MMLU-Pro
47.4%자체 보고
MEGA UDPOS
46.5%자체 보고
Long Context
RULER
84.1%자체 보고
RepoQA
77.0%자체 보고
Math
GSM8k
86.2%자체 보고
MATH
48.5%자체 보고
MGSM
47.9%자체 보고
Reasoning
ARC-C
84.6%자체 보고
PIQA
81.0%자체 보고
OpenBookQA
79.2%자체 보고
Social IQa
74.7%자체 보고
MEGA XStoryCloze
73.5%자체 보고
MBPP
0.70 / 100자체 보고
HellaSwagAI2 (2019)
69.4%자체 보고
BIG-Bench Hard
69.0%자체 보고
Winogrande
68.5%자체 보고
MEGA XCOPA
63.1%자체 보고
HumanEvalOpenAI (2021)
62.8%자체 보고
Qasper
41.9%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
30.4%자체 보고
Summarization
GovReport
25.9%자체 보고
SQuALITY
24.3%자체 보고
QMSum
21.3%자체 보고
SummScreenFD
16.0%자체 보고
AA 평가 지수
(Artificial Analysis)AA 평가 데이터가 없습니다
LLM Stats 카테고리 점수
(LLM Stats (zeroeval))Psychology70
Reasoning70
Language60
Legal60
Math60
Physics60
Finance60
General60
Healthcare60
Code60
Creativity60
Long Context50
Chat40
Writing40
Biology30
Chemistry30
Summarization20
가격
가격 데이터가 없습니다
속도
속도 데이터가 없습니다
공급자 가격 순위
프로바이더 데이터가 없습니다