아마존 노바 라이트는 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 처리하고 텍스트 출력으로 응답하는 다재다능한 멀티모달 모델입니다. 30만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 실시간 상호작용, 문서 분석, 시각적 질문 응답에 적합합니다. Amazon Nova 기초 모델 시리즈의 일환으로, 고급 맞춤화를 위한 파인튜닝 및 증류도 지원합니다.
웹사이트 AI 모델 웹페이지 | - |
제공자 이 모델을 제공하는 주체. | |
채팅 채팅을 시작하려면 메시지를 입력하세요 | - |
출시일 모델이 처음 출시된 날짜. | 1 년 ago 12월 02, 2024 |
모달리티 이 모델이 처리할 수 있는 데이터 유형 | 텍스트 이미지 비디오 |
API 제공자 이 모델을 제공하는 업체들. (전체 목록이 아님) | Amazon Bedrock |
지식 업데이트 종료일 모델의 지식이 마지막으로 업데이트된 날짜. | 의도적으로 공개되지 않음 |
오픈 소스 모델 코드가 공개적으로 사용 가능한지 여부. | 아니오 |
입력 가격 프롬프트 토큰 처리 비용 | $0.06 100만 토큰당 |
출력 가격 모델이 생성한 토큰 비용 | $0.24 100만 토큰당 |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 수학, 역사, 법학 등 57개 과목에 걸친 지식 테스트 | 80.5% CoT 출처 |
MMLU-Pro 더 어렵고 추론 중심의 질문, 더 큰 선택지, 프롬프트 민감도 감소로 강화된 MMLU 벤치마크 | 정보 없음 |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오에 걸친 이해력 테스트 | 정보 없음 |
HellaSwag 도전적인 문장 완성 벤치마크 | 정보 없음 |
HumanEval 코드 생성 및 문제 해결 능력 평가 | 85.4% pass@1 출처 |
MATH 다양한 난이도의 수학 문제 해결 능력 테스트 | 73.3% CoT 출처 |
GPQA 화학, 생물학, 물리학 분야의 박사 수준 지식을 깊은 전문성이 필요한 객관식 문제로 테스트 | 42% Main 출처 |
IFEval 모델이 명시적 형식 지침을 정확히 따르고 적절한 출력을 생성하며 다양한 작업에서 일관된 지침 준수를 유지하는 능력 테스트 | 89.7% 출처 |
SimpleQA 간단한 질문의 정확성 평가 | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot 다국어 프로그래밍 벤치마크. | - |
LiveCodeBench v5 실시간 프로그래밍 벤치마크 | - |
Global MMLU (Lite) 전 세계적으로 모델의 범용성을 평가하기 위한 간소화된 벤치마크 버전. | - |
MathVista 시각적 맥락에서 AI 모델의 수학적 추론 능력을 평가합니다 | - |
모바일 앱 | - |