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Llama 3-8B 评测成绩

来自 3 个来源、6 项基准的 8 条成绩。

开放权重 发布: 2024年4月18日 更新于 2026年10月22日

其他名称: Meta-Llama-3-8B-Instruct · Llama 3 (8B) · Llama-3-In 8b · Llama-3-8B · meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct · meta-llama/Meta-Llama-3-8B

全部评测成绩

基准 分数 名次 设定 来源类型 日期
Open LLM Leaderboard v2 23.9% 1868 Average of 6 normalised benchmarks; bfloat16; 8.03B params“meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct” 官方榜单 2025年3月13日
Open LLM Leaderboard v2 20.6% 2570 Average of 6 normalised benchmarks; float16; 8.03B params“meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct” 官方榜单 2025年3月13日
GPQA Diamond 26.1% 272 Epoch AI run, accuracy 独立评测 2025年1月27日
MMLU 66.5% 37 Exact match; 5-shot 论文 / 技术报告 via Epoch AI 2024年4月18日
MMLU 68.8% 58 Exact match; 5-shot 官方榜单 via Epoch AI 2024年4月18日
MMLU-Pro 35.4% 205 Overall accuracy; data source: TIGER-Lab; 8B“Llama-3-8B” 官方榜单 2026年3月11日
AIME (OTIS Mock AIME 2024–2025) 1.9% 249 Epoch AI run, OTIS Mock AIME 2024–2025 独立评测 2026年8月30日
MATH Level 5 6.1% 101 Epoch AI run, accuracy 独立评测 2025年1月27日
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常见问题

Llama 3-8B 的这些评测分数来自哪里?

来自 Epoch AI Benchmarking Hub、MMLU-Pro leaderboard (TIGER-Lab)和Hugging Face Open LLM Leaderboard v2 (archived)。每一行都链接到原始榜单、数据集或报告,厂商自报的分数单独标注。

数据更新于:模型评测成绩(北京时间)