Amazon Nova Pro — це передова мультимодальна модель, призначена для обробки текстових, графічних та відео-вхідних даних із розширеними можливостями обробки. Завдяки контекстному вікну в 300 000 токенів вона чудово справляється з аналізом документів, візуальною відповіддю на запитання та складними робочими процесами, керованими агентами. Як частина базових моделей Amazon Nova, вона підтримує тонке налаштування та дистиляцію, що дозволяє глибоко адаптувати її для різних додатків.
Веб-сайт Веб-сторінка моделі ШІ | |
Постачальник Організація, яка надає цю модель. | |
Чат Введіть повідомлення, щоб почати спілкування | - |
Дата випуску Дата першого випуску моделі. | 1 рік ago Гру 02, 2024 |
Модальності Типи даних, які може обробляти ця модель | текст зображення відео |
Постачальники API Постачальники, які пропонують цю модель. (Це не вичерпний список.) | Amazon Bedrock |
Дата оновлення знань Дата останнього оновлення знань моделі. | Навмисно не розголошується |
Відкритий код Чи доступний код моделі для публічного використання. | Ні |
Вартість введення Вартість обробки токенів у ваших запитах | $0.80 за мільйон токенів |
Вартість виведення Вартість токенів, згенерованих моделлю | $3.20 за мільйон токенів |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Тестує знання з 57 предметів, включаючи математику, історію, право та інше | 85.9% CoT Джерело |
MMLU-Pro Більш надійний тест MMLU із складнішими питаннями, орієнтованими на міркування, більшим набором варіантів і зменшеною чутливістю до запитів | Недоступно |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Тестує розуміння тексту, зображень, аудіо та відео | Недоступно |
HellaSwag Складний тест на завершення речень | Недоступно |
HumanEval Оцінює можливості генерації коду та вирішення задач | 89% pass@1 Джерело |
MATH Тестує математичні навички вирішення задач різного рівня складності | 76.6% CoT Джерело |
GPQA Тестує знання на рівні PhD з хімії, біології та фізики через багатозначні питання, що вимагають глибоких знань у галузі | 46.9% Main Джерело |
IFEval Тестує здатність моделі точно дотримуватися явних інструкцій щодо форматування, генерувати відповідні результати та підтримувати послідовне дотримання інструкцій у різних завданнях | 92.1% Джерело |
SimpleQA Оцінка точності простих запитань | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Багатомовний програмний бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для програмування в реальному часі | - |
Global MMLU (Lite) Спрощена версія бенчмарку для оцінки універсальності моделей на глобальному рівні. | - |
MathVista Оцінює математичні здібності ШІ моделей у візуальних контекстах | - |
Мобільний додаток | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боти для мобільних застосунків, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.