
Amazon Nova Micro est un modèle textuel optimisé pour le coût et la rapidité. Avec une fenêtre de contexte de 128K tokens, il excelle dans des tâches telles que le résumé de texte, la traduction, le chat interactif et le codage basique. Publié dans le cadre des modèles fondamentaux Amazon Nova, il prend en charge l'ajustement fin et la distillation pour une personnalisation sur des données propriétaires.
| Grok 4 | Nova Micro | |
|---|---|---|
Site web
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Fournisseur
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Chat
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Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images voix vidéo | texte |
Fournisseurs d’API
| xAI | Amazon Bedrock |
Date de mise à jour des connaissances
| - | Délibérément non divulgué |
Open Source
| Non | Non |
Tarification d’entrée
| $3.00 par million de tokens | $0.04 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $15.00 par million de tokens | $0.14 par million de tokens |
MMLU
| - | 77.6% CoT Source |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 81.1% pass@1 Source |
MATH
| - | 69.3% CoT Source |
GPQA
| 87.5% Science Source | 40% Main Source |
IFEval
| - | 87.2% Source |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | 91.7% Competition Math Source | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| 79% Competitive Coding Source | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - | |
MathArena | ||
| Score moyen | 89% | - |
AIME 2025 Test basé sur des problèmes issus du concours de mathématiques (American Invitational Mathematics Examination),destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | 91% | - |
HMMT February 2025 Test basé sur des problèmes du Harvard-MIT Mathematics Tournament, février 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | 92% | - |
BRUMO 2025 | 95% | - |
SMT 2025 Test basé sur des problèmes du Stanford Math Tournament, 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | 86% | - |
CMIMC 2025 Test basé sur des problèmes de l’Olympiade mathématique canadienne, 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | 83% | - |
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