Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

01.AI · pașaport de model

Yi 34b Chat

yi-34b-chat
  • Ponderi deschise
  • Licență Yi License
  • 34.4B parametri
  • Lansat 2023-11-05(curatoriat)
5/27axe acoperite
General · LMArena
1,184#335 din 396
Cea mai bună percentilă
15.7General
Poziția în cohortă
26.0mediană 28.2

Ce spun datele

Evaluat pe 5 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

  • 1.8 pct — GPQA Diamond (14.7%)
  • 12.8 pct — Programare (1,206)
  • 13.4 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,152)

Neuniform: 13,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 15.7 pct pe General față de 1.8 pct pe GPQA Diamond.

  • General15.7 pct1,184Verifică →
  • Prompturi dificile14.1 pct1,184Verifică →
  • Urmarea instrucțiunilor13.4 pct1,152Verifică →
  • Programare12.8 pct1,206Verifică →
  • GPQA Diamond1.8 pct14.7%Verifică →
  • WebDev ArenaNeevaluat
  • Vision ArenaNeevaluat
  • Factuality ArenaNeevaluat
  • Search ArenaNeevaluat
  • Document ArenaNeevaluat
  • Agent ArenaNeevaluat
  • AIME (matematică)Neevaluat
  • FrontierMathNeevaluat
  • SimpleQA VerifiedNeevaluat
  • ARC-AGI-2Neevaluat
  • Humanity's Last ExamNeevaluat
  • SimpleBenchNeevaluat
  • LiveBenchNeevaluat
  • BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
  • SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
  • Terminal-Bench 4.0Neevaluat
  • MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
  • LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
  • SWE-bench VerifiedNeevaluat
  • Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Parametri34.4B
ArhitecturăLlamaForCausalLM
LicențăYi License

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "01-ai/Yi-34B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

  • yi-34b-chat stands at 26 (raw mean 11.6) — measured on 5 of 27 axes.

    pozițieșablonVerifică →
  • yi-34b-chat stands at 26 versus a cohort median of 28.2 across 74 models released within 180 days — below the peer median.

    cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →