Phi-3.5-MoE-instruct
MicrosoftPhi오픈 웨이트MIT · 상업적 사용 가능
설명
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.
출시일
2024-08-23
파라미터
60.0B
컨텍스트 길이
—
모달리티
—
능력 레이더
70
general
70
coding
70
reasoning
34
science추정
70
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
78.9%자체 보고
TruthfulQA
77.5%자체 보고
Arena Hard
37.9%자체 보고
Language
BoolQ
84.6%자체 보고
MMMLU
69.9%자체 보고
MEGA TyDi QA
67.1%자체 보고
MEGA MLQA
65.3%자체 보고
MEGA UDPOS
60.4%자체 보고
MMLU-Pro
45.3%자체 보고
Long Context
RULER
87.1%자체 보고
RepoQA
85.0%자체 보고
Math
GSM8k
88.7%자체 보고
MATH
59.5%자체 보고
MGSM
58.7%자체 보고
Reasoning
ARC-C
91.0%자체 보고
OpenBookQA
89.6%자체 보고
PIQA
88.6%자체 보고
HellaSwagAI2 (2019)
83.8%자체 보고
MEGA XStoryCloze
82.8%자체 보고
Winogrande
81.3%자체 보고
MBPP
0.81 / 100자체 보고
BIG-Bench Hard
79.1%자체 보고
Social IQa
78.0%자체 보고
MEGA XCOPA
76.6%자체 보고
HumanEvalOpenAI (2021)
70.7%자체 보고
Qasper
40.0%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
36.8%자체 보고
Summarization
GovReport
26.4%자체 보고
SQuALITY
24.1%자체 보고
QMSum
19.9%자체 보고
SummScreenFD
16.9%자체 보고
AA 평가 지수
(Artificial Analysis)AA 평가 데이터가 없습니다
LLM Stats 카테고리 점수
(LLM Stats (zeroeval))Psychology80
Language70
Legal70
Math70
Reasoning70
Finance70
General70
Healthcare70
Code70
Long Context60
Physics60
Creativity60
Chat40
Biology40
Chemistry40
Writing40
Summarization20
가격
가격 데이터가 없습니다
속도
속도 데이터가 없습니다
공급자 가격 순위
프로바이더 데이터가 없습니다