Jamba 1.5 Mini

Fiche modèle · AI21 Labs · jamba-1.5-mini

Part of the Jamba 1.5 family, a state-of-the-art hybrid SSM-Transformer instruction following foundation model offering superior long context handling, speed, and quality.

Fiches modèles

Identité

Organisation	AI21 Labs
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2024-08-22
Licence	jamba open model license
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	text
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	52 B
Paramètres actifs (session)	12 B
Source des paramètres actifs	web : https://arxiv.org/abs/2408.12570
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2024-03-05
Créé le	2026-05-07T16:53:27.253269Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:30.475172Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/jamba-1.5-mini

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
chat	0.50
language	0.60
legal	0.60
math	0.60
physics	0.30
reasoning	0.60
finance	0.60
general	0.60
healthcare	0.60
biology	0.30
chemistry	0.30
communication	0.40
creativity	0.50
writing	0.50

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
arc-c	reasoning	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:04:30.484934Z
arena-hard	general	0.46	1.00	0.46	non	oui	2026-11-04T06:04:30.492098Z
gpqa	reasoning	0.32	1.00	0.32	non	oui	2026-11-04T06:04:30.503218Z
gsm8k	math	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:04:30.507687Z
mmlu	general	0.70	1.00	0.70	non	oui	2026-11-04T06:04:30.523950Z
mmlu-pro	language	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:04:30.534674Z
truthfulqa	general	0.54	1.00	0.54	non	oui	2026-11-04T06:04:30.543430Z
wild-bench	general	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:04:30.553225Z

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04