AI SingaporeSprachmodell
Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT
Für Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
BeliebtheitPlatz 535 von 785
30von 100+1 zum Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT spezialisiert Gemma 3 27B auf zehn Sprachen Südostasiens. AI Singapore nennt rund 10 Millionen nachtrainierte Frage-Antwort-Beispiele in Burmesisch, Englisch, Indonesisch, Khmer, Lao, Malaiisch, Tagalog, Tamil, Thai und Vietnamesisch. Der 128K-Kontext und die Gemma-Lizenz zielen damit auf regional ausgerichtete eigene Anwendungen.
Die aktuelle Modellkarte beschreibt außerdem geerbtes Bild- und Dokumentverständnis sowie Function Calling und strukturierte Ausgaben. Die Karte weist zudem darauf hin, dass das Modell nicht vollständig sicherheitsausgerichtet ist und eigene Schutzmaßnahmen braucht.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 36 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 3
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, General English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 90.9
- Bewertung
- 90.9
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Prompt-Klassifikation auf der allgemeinen Teilmenge in Englisch. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, General SEA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 88.5
- Bewertung
- 88.5
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Prompt-Klassifikation auf der allgemeinen Teilmenge für SEA. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, ITW Cultural English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 98.2
- Bewertung
- 98.2
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Prompt-Klassifikation auf der kulturellen In-the-Wild-Teilmenge in Englisch. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, ITW Cultural SEA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 97.4
- Bewertung
- 97.4
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Prompt-Klassifikation auf der kulturellen In-the-Wild-Teilmenge für SEA. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, CG Cultural English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 65.4
- Bewertung
- 65.4
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Prompt-Klassifikation auf der kulturellen Content-Generation-Teilmenge in Englisch. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, CG Cultural SEA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 64.7
- Bewertung
- 64.7
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Prompt-Klassifikation auf der kulturellen Content-Generation-Teilmenge für SEA. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, average English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 84.2
- Bewertung
- 84.2
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist der Durchschnitt der Prompt-Klassifikation für Englisch in Tabelle 2. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench prompt AUPRC, average SEA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 85
- Bewertung
- 85
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist der Durchschnitt der Prompt-Klassifikation für SEA in Tabelle 2. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Prompt-Klassifikation als „sicher“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench response AUPRC, General English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 85.2
- Bewertung
- 85.2
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Antwortklassifikation auf der allgemeinen Teilmenge in Englisch. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Antwortklassifikation als „schädlich“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench response AUPRC, General SEA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 68.7
- Bewertung
- 68.7
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Antwortklassifikation auf der allgemeinen Teilmenge für SEA. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Antwortklassifikation als „schädlich“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench response AUPRC, CG Cultural English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 63.8
- Bewertung
- 63.8
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Antwortklassifikation auf der kulturellen Content-Generation-Teilmenge in Englisch. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Antwortklassifikation als „schädlich“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
SEA-SafeguardBench response AUPRC, CG Cultural SEA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 75.7
- Bewertung
- 75.7
- Messgröße
- AUPRC, reported on the paper's percent scale
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- SEA-SafeguardBench, ACL 2026 Findings paper, Table 2
- Kategorie
- safety
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author)
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang B.3 der Studie nennt den Zero-Shot-Checkpoint Gemma-SEA-LION-v4-it 27B. Die gepinnte offizielle Modellkarte ordnet ihn dem instruction-tuned Checkpoint aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT zu. Die Studie nennt keine unveränderliche Gewichtsrevision des Laufs. Dies ist Antwortklassifikation auf der kulturellen Content-Generation-Teilmenge für SEA. Die AUPRC wird aus den Konfidenzwerten repräsentativer Tokens berechnet.
- Einordnung
- Die Studie ist peer-reviewed, unter den Mitautoren ist jedoch eine AI-Singapore-Affiliation aufgeführt und AI Singapore hat diesen Checkpoint entwickelt. Deshalb wird das Ergebnis als anbieterberichtet und nicht als unabhängige Evaluation eingestuft. Dies ist ein Ergebnis zur Sicherheitsklassifikation und kein Maß für allgemeine Sprachqualität. Die Studie ordnet das Label „sensibel“ bei der Antwortklassifikation als „schädlich“ ein und nennt weder eine modellspezifische Stichprobengröße noch Laufanzahl oder Konfidenzintervall. Die genaue Gewichtsrevision des Laufs ist nicht gepinnt.
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Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026
Gemma-SEA-LION-v4-27B-ITYi-1.5 34B 30Kimi K2 0905 30GPT-5 Pro 30Baichuan M2 32B 30
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Häufige Fragen zu Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT
Wie groß ist das Kontextfenster von Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT?
128.000 Token. So viel Text liest Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT auf einmal, das sind rund 190 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
GLM-5.1200 Tsd.
DeepSeek-V3 0324164 Tsd.
GLM-4.5131 Tsd.
GPT OSS 120B131 Tsd.
Gemma-SEA-LION-v4-27B-ITPlatz 98 von 103128 Tsd.
DeepSeek-V3.2128 Tsd.
DeepSeek-R1128 Tsd.
Kann ich Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von AI Singapore
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- Gemma Terms of Use
- Parameter
- 27 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 14 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 7 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | current-exact-checkpoint-leaderboard-row Hinweis Die am 15. Oktober 2026 geprüfte SEA-HELM-Bestenliste nennt neuere v4.5-Varianten, aber nicht Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT. Der datierte Kartenwert bleibt erhalten; Werte von v4.5 oder anderen Gemma-Modellen ersetzen ihn nicht. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | current-exact-checkpoint-leaderboard-row Hinweis In der aktuellen SEA-HELM-Liste fehlt weiterhin Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT. Der datierte historische Kartenwert bleibt im früheren Datenpaket; Werte von v4.5 oder Geschwistermodellen werden nicht übertragen. |
| Ungeklärt | paper-checkpoint-revision-and-evaluation-uncertainty Hinweis Modellname und Konfiguration der Studie stützen die Zuordnung zum instruction-tuned Profil. Eine unveränderliche Gewichtsrevision, modellspezifische Stichprobengröße, Zahl wiederholter Läufe und ein Konfidenzintervall für diese Zeile fehlen. Aus den Gesamtgrößen des Datensatzes wird nichts abgeleitet. |
| Weitere Quelle | Hugging Face (abgerufen 15. Oktober 2026) · AI Singapore Gemma SEA LION v4 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | AI Singapore Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT card leaderboard figure (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | SEA-SafeguardBench ACL 2026 Findings paper (AI Singapore co-author) (abgerufen 16. Oktober 2026; 17. Oktober 2026; 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | SEA-HELM official leaderboard, embedded result data (abgerufen 15. Oktober 2026; 16. Oktober 2026; 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 17. Oktober 2026)12 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |