Amazon Nova Pro ist ein modernes multimodales Modell, das für die Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingängen mit fortschrittlichen Verarbeitungsfähigkeiten entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token zeichnet es sich in der Dokumentenanalyse, visuellen Fragebeantwortung und komplexen agentengesteuerten Workflows aus. Als Teil der Amazon Nova-Grundmodelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, was eine tiefgreifende Anpassung für verschiedene Anwendungen ermöglicht.
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Anbieter Die Entität, die dieses Modell bereitstellt. | |
Chat Geben Sie eine Nachricht ein, um zu chatten | - |
Veröffentlichungsdatum Wann das Modell erstmals veröffentlicht wurde. | 1 Jahr ago Dez 02, 2024 |
Modalitäten Arten von Daten, die dieses Modell verarbeiten kann | Text Bilder Video |
API-Anbieter Die Anbieter, die dieses Modell anbieten. (Diese Liste ist nicht vollständig.) | Amazon Bedrock |
Datum des Wissensstandes Wann das Wissen des Modells zuletzt aktualisiert wurde. | Absichtlich nicht offengelegt |
Open Source Ob der Code des Modells öffentlich verfügbar ist. | Nein |
Preisgestaltung Eingabe Kosten für die Verarbeitung von Token in Ihren Eingaben | $0.80 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe Kosten für vom Modell generierte Token | $3.20 pro Million Token |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Testet Wissen in 57 Fächern, darunter Mathematik, Geschichte, Recht und mehr | 85.9% CoT Quelle |
MMLU-Pro Ein robusterer MMLU-Benchmark mit schwierigeren, auf logisches Denken fokussierten Fragen, einer größeren Auswahl an Antworten und geringerer Sensitivität für Eingabevariationen | Nicht verfügbar |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Testet das Verständnis über Text, Bilder, Audio und Video hinweg | Nicht verfügbar |
HellaSwag Ein anspruchsvoller Benchmark für Satzvervollständigung | Nicht verfügbar |
HumanEval Bewertet Codegenerierung und Problemlösungsfähigkeiten | 89% pass@1 Quelle |
MATH Testet mathematische Problemlösungsfähigkeiten auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen | 76.6% CoT Quelle |
GPQA Testet Wissen auf PhD-Niveau in Chemie, Biologie und Physik durch Multiple-Choice-Fragen, die tiefgehendes Fachwissen erfordern | 46.9% Main Quelle |
IFEval Testet die Fähigkeit des Modells, Formatierungsvorgaben genau zu befolgen, angemessene Ausgaben zu generieren und konsistente Instruktionsbefolgung über verschiedene Aufgaben hinweg zu gewährleisten | 92.1% Quelle |
SimpleQA Bewertung der Genauigkeit einfacher Fragen | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Mehrsprachige Programmier-Benchmark. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark für Echtzeit-Programmierung | - |
Global MMLU (Lite) Eine vereinfachte Version des Benchmarks zur Beurteilung der Universalität von Modellen auf globaler Ebene. | - |
MathVista Bewertet die mathematischen Denkfähigkeiten von KI-Modellen in visuellen Kontexten | - |
Mobile Anwendung | - |
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