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Llama 3.2 1B Instruct
Meta
- Veröffentlicht
- 25. September 2024
- Datenstand
- 28. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
Llama 3.2 1B Instruct ist Metas auf Anweisungen abgestimmte Textvariante in der 1B-Größenklasse. Die genaue erfasste Größe beträgt 1,23 Milliarden Parameter. Das Modell verarbeitet und erzeugt Text mit einem dokumentierten Kontextfenster von 131.072 Token.
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 58
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Berkeley Function Calling Leaderboard | 0 | 0 | 1 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 1 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
BigCodeBench Full (Complete) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.3
- Bewertung
- 11.3
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Full / Complete
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1140
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=Llama-3.2-1B-Instruct; Datensatzteilmenge=Full; Promptvariante=Complete; Modelllink=https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct; prompted=True; prefill=True; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-09-25. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=1140.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BigCodeBench Full (Instruct) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 8.2
- Bewertung
- 8.2
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Full / Instruct
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1140
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=Llama-3.2-1B-Instruct; Datensatzteilmenge=Full; Promptvariante=Instruct; Modelllink=https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct; prompted=True; prefill=True; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-09-25. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=1140.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BigCodeBench Hard (Complete) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1.4
- Bewertung
- 1.4
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Hard / Complete
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 148
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=Llama-3.2-1B-Instruct; Datensatzteilmenge=Hard; Promptvariante=Complete; Modelllink=https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct; prompted=True; prefill=True; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-09-25. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=148.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BigCodeBench Hard (Instruct) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.7
- Bewertung
- 0.7
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Hard / Instruct
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 148
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=Llama-3.2-1B-Instruct; Datensatzteilmenge=Hard; Promptvariante=Instruct; Modelllink=https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct; prompted=True; prefill=True; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-09-25. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=148.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BFCL V4 overall accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 10.82
- Bewertung
- 10.82
- Messgröße
- overall accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Berkeley Function Calling Leaderboard V4; snapshot last updated 2026-04-12; evaluator commit f7cf7359b7ac615a0b294831c5ba2bc95ee4a000; bfcl-eval 2025.12.17
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- Berkeley Function Calling Leaderboard V4 official overall CSV
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte BFCL-V4-Gesamtzeile aus der CSV: Llama-3.2-1B-Instruct (FC); nativer Funktionsaufruf. Die BFCL-V4-Gesamtgenauigkeit ist der ungewichtete Mittelwert über die Unterkategorien. Evaluator-Commit f7cf7359b7ac615a0b294831c5ba2bc95ee4a000; bfcl-eval 2025.12.17.
- Einordnung
- Die CSV veröffentlicht weder die Zahl der für das Modell bewerteten Beispiele noch eine Anzahl von Durchläufen.
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