Amazon Nova Pro est un modèle multimodal de pointe conçu pour gérer des entrées de texte, d'image et de vidéo avec des capacités de traitement avancées. Doté d'une fenêtre contextuelle de 300 000 tokens, il excelle dans l'analyse de documents, la réponse visuelle aux questions et les flux de travail complexes pilotés par des agents. Faisant partie des modèles de base Amazon Nova, il prend en charge le réglage fin et la distillation, permettant une personnalisation approfondie pour diverses applications.
| Nova Pro | GLM-4.5 | |
|---|---|---|
Site web
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Fournisseur
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Chat
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Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images vidéo | texte |
Fournisseurs d’API
| Amazon Bedrock | Zhipu AI |
Date de mise à jour des connaissances
| Délibérément non divulgué | Inconnu |
Open Source
| Non | Oui |
Tarification d’entrée
| $0.80 par million de tokens | - |
Tarification de sortie
| $3.20 par million de tokens | - |
MMLU
| 85.9% CoT Source | 84.6% Academic Knowledge Source |
MMLU-Pro
| Non disponible | - |
MMMU
| Non disponible | - |
HellaSwag
| Non disponible | - |
HumanEval
| 89% pass@1 Source | - |
MATH
| 76.6% CoT Source | - |
GPQA
| 46.9% Main Source | - |
IFEval
| 92.1% Source | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - | - |
MathArena | ||
| Score moyen | - | 83% |
AIME 2025 Test basé sur des problèmes issus du concours de mathématiques (American Invitational Mathematics Examination),destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 93% |
HMMT February 2025 Test basé sur des problèmes du Harvard-MIT Mathematics Tournament, février 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 78% |
BRUMO 2025 | - | 92% |
SMT 2025 Test basé sur des problèmes du Stanford Math Tournament, 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 82% |
CMIMC 2025 Test basé sur des problèmes de l’Olympiade mathématique canadienne, 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 71% |
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