Gemini 2.0 Flash Thinkingは、思考プロセスを可視化することでパフォーマンスと説明性を向上させるように設計された高度な推論モデルです。複雑な問題解決、コーディングチャレンジ、数学的推論において優れ、段階的な解決策を示します。詳細な説明と論理的分析を必要とするタスクに最適化されており、コード実行やGoogle検索機能などのネイティブツール統合も備えています。
Llama 3.3 70B Instructは、Metaによって作成された多言語大規模言語モデルで、指示ベースのタスクに特化してファインチューニングされ、会話アプリケーション向けに最適化されています。128,000トークンまでのコンテキストウィンドウをサポートし、複数の言語でテキストを処理および生成できます。2024年12月6日にリリースされ、さまざまな業界ベンチマークで数多くのオープンソースおよびプロプライエタリチャットモデルを上回ります。スケーラビリティを向上させるためにGrouped-Query Attention（GQA）を利用し、公開されているソースから15兆トークンを超える多様なデータセットでトレーニングされています。モデルの知識は2023年12月まで最新です。
| Gemini 2.0 Flash Thinking | Llama 3.3 70B Instruct | |
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ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト 画像 | テキスト |
APIプロバイダー
| Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
知識のカットオフ日
| 04.2024 | 12.2024 |
オープンソース
| いいえ | はい |
入力料金
| 利用不可 | $0.23 100万トークンあたり |
出力料金
| 利用不可 | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 利用不可 | 86% 0-shot, CoT ソース |
MMLU-Pro
| 利用不可 | 68.9% 5-shot, CoT ソース |
MMMU
| 75.4% ソース | 利用不可 |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 88.4% pass@1 ソース |
MATH
| 利用不可 | 77% 0-shot, CoT ソース |
GPQA
| 74.2% Diamond Science ソース | 50.5% 0-shot, CoT ソース |
IFEval
| 利用不可 | 92.1% ソース |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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モバイルアプリケーション | - |
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