Key Specifications
| Vendor | meta |
|---|
| Version | 3.2-1b |
|---|
| Release Date | 2024-09-25 |
|---|
| Context Window | 128000 tokens |
|---|
| Input Modalities | text |
|---|
| Output Modalities | text |
|---|
| License | Llama 3.2 Community License |
|---|
| Documentation | https://llama.meta.com/docs/ |
|---|
Benchmark Performance
| Benchmark | Score | Unit | Evaluated At | Notes | Source |
|---|
| MMLU | 48.6 | % | 2024-09-25 | 5-shot | view |
| HUMANEVAL | 29.9 | pass@1 | 2024-09-25 | — | view |
| GSM8K | 48.9 | % | 2024-09-25 | 0-shot CoT | view |
| MATH | 11.4 | % | 2024-09-25 | 0-shot CoT | view |
| BBH | 38.8 | % | 2024-09-25 | 3-shot CoT | view |
| GPQA | 22.6 | % | 2024-09-25 | 0-shot | view |
| IFEVAL | 44.1 | % | 2024-09-25 | prompt_strict | view |
| ARC | 75.9 | % | 2024-09-25 | challenge | view |
| MUSR | 26.6 | % | 2024-09-25 | 0-shot | view |
| WINOGRANDE | 64 | % | 2024-09-25 | 0-shot | view |
Pricing
| Tier | Price | Currency |
|---|
| Input | $0.1 / Mtok | USD |
| Output | $0.1 / Mtok | USD |
| Cache Read | $0 / Mtok | USD |
| Cache Write | $0 / Mtok | USD |
Source:
https://ai.meta.com/blog/
· as of 2024-09-25
Compliance
- Data Residency: self-host
- SOC2: ✗
- HIPAA: ✗
- GDPR: ✗
- ISO 27001: ✗
Llama 3.2 1B
Tổng quan mô hình
Meta Llama 3.2 1B 超轻量开源模型, 128K 上下文, 1B 参数, 适合资源受限设备与离线部署。
Thông số kỹ thuật cốt lõi
| Nhà cung cấp | Phiên bản | Ngày phát hành | Cửa sổ ngữ cảnh | Phương thức đầu vào | Phương thức đầu ra | Giấy phép |
|---|
| Meta | 3.2-1b | 2024-09-25 | 128K | text | text | Llama 3.2 Community License |
Hiệu suất benchmark
| Benchmark | Điểm | Đơn vị | Ghi chú |
|---|
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 48.6 | % | 5-shot |
| HumanEval | 29.9 | pass@1 | — |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 48.9 | % | 0-shot CoT |
| MATH | 11.4 | % | 0-shot CoT |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 38.8 | % | 3-shot CoT |
| GPQA | 22.6 | % | 0-shot |
| IFEval | 44.1 | % | prompt_strict |
| ARC | 75.9 | % | challenge |
| MUSR | 26.6 | % | 0-shot |
| WinoGrande | 64.0 | % | 0-shot |
Giá
| Đầu vào | Đầu ra | Đọc bộ nhớ đệm | Ghi bộ nhớ đệm |
|---|
| — | — | — | — |
mỗi triệu token
Điểm mạnh
Điểm yếu
- MMLU 仅 48.6，知识推理偏弱。
- HumanEval 29.9，代码能力较弱。
- 闭源专有模型，不支持自托管。
Trường hợp sử dụng
Tham chiếu