Amazon Nova Micro es un modelo basado solo en texto, optimizado para costo y velocidad. Con una ventana de contexto de 128K tokens, sobresale en tareas como resumir textos, traducción, chat interactivo y codificación básica. Lanzado como parte de los modelos fundacionales de Amazon Nova, admite ajuste fino y destilación para su personalización con datos propietarios.
Sitio Web Página Web del Modelo de IA | |
Proveedor La entidad que proporciona este modelo. | |
Chat Ingresa un mensaje para comenzar a chatear | - |
Fecha de Lanzamiento Cuándo se lanzó el modelo por primera vez. | 1 año ago Dic 02, 2024 |
Modalidades Tipos de datos que este modelo puede procesar | texto |
Proveedores de API Los proveedores que ofrecen este modelo. (Esta no es una lista exhaustiva). | Amazon Bedrock |
Fecha de Corte de Conocimiento Cuándo se actualizó por última vez el conocimiento del modelo. | Intencionalmente no divulgado |
Código Abierto Si el código del modelo está disponible para uso público. | No |
Costo de Entrada Costo por procesar tokens en tus solicitudes | $0.04 por millón de tokens |
Costo de Salida Costo por tokens generados por el modelo | $0.14 por millón de tokens |
MMLU Evaluación de Comprensión Multitarea Masiva - Pruebas de conocimiento en 57 disciplinas, incluyendo matemáticas, historia, derecho y más. | 77.6% CoT Fuente |
MMLU-Pro Un criterio MMLU más avanzado con preguntas más difíciles enfocadas en el razonamiento, un mayor conjunto de opciones y menor sensibilidad a los prompts. | - |
MMMU Evaluación de Comprensión Multitarea Multimodal - Pruebas de comprensión en texto, imágenes, audio y video. | - |
HellaSwag Un exigente criterio de evaluación para completar oraciones. | - |
HumanEval Evalúa la generación de código y habilidades de resolución de problemas. | 81.1% pass@1 Fuente |
MATH Pruebas de resolución de problemas matemáticos en distintos niveles de dificultad. | 69.3% CoT Fuente |
GPQA Evalúa conocimientos a nivel de doctorado en química, biología y física mediante preguntas de opción múltiple que requieren una comprensión profunda del dominio. | 40% Main Fuente |
IFEval Evalúa la capacidad del modelo para seguir instrucciones de formato explícitas, generar respuestas adecuadas y mantener la coherencia en diversas tareas. | 87.2% Fuente |
SimpleQA Evaluación de la precisión de preguntas simples | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Benchmark de programación multilingüe. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark para programación en tiempo real | - |
Global MMLU (Lite) Una versión simplificada del benchmark para evaluar la universalidad de los modelos a nivel global. | - |
MathVista Evalúa las habilidades de razonamiento matemático de los modelos de IA dentro de contextos visuales | - |
Aplicación Móvil | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatbots Móviles, Sketch
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