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.
„Llama 3.3 70B Instruct“, entwickelt von Meta, ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das speziell für auf Anweisungen basierende Aufgaben feinabgestimmt und für Konversationsanwendungen optimiert wurde. Es kann Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren, mit einem Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token unterstützt. Das Modell wurde am 6. Dezember 2024 veröffentlicht und übertrifft zahlreiche Open-Source- und proprietäre Chatmodelle in verschiedenen Branchenbenchmarks. Es nutzt Grouped-Query Attention (GQA),um die Skalierbarkeit zu verbessern, und wurde mit einem vielfältigen Datensatz trainiert, der über 15 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen umfasst. Das Modellwissen ist auf dem Stand von Dezember 2023.
| Nova Pro | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Dec 02, 2024 4 Monate ago | Dec 06, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text |
API-Anbieter | Amazon Bedrock | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Datum des Wissensstandes | Absichtlich nicht offengelegt | 12.2024 |
Open Source | Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $0.80 pro Million Token | $0.23 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $3.20 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU | 85.9% CoT Quelle | 86% 0-shot, CoT Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | 68.9% 5-shot, CoT Quelle |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 89% pass@1 Quelle | 88.4% pass@1 Quelle |
MATH | 76.6% CoT Quelle | 77% 0-shot, CoT Quelle |
GPQA | 46.9% Main Quelle | 50.5% 0-shot, CoT Quelle |
IFEval | 92.1% Quelle | 92.1% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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