MODEL VARLIĞI
Snowflake Arctic
Snowflake Arctic, Nisan 2024'te Apache-2.0 lisansıyla yayımlanan melez Dense-MoE transformer modelidir. Mimari kurgusu özgün: 10 milyar parametreli yoğun bir transformer ile 128x3,66 milyar parametreli artık (residual) MoE MLP katmanı birleştirilerek 480 milyar toplam, top-2 yönlendirmeyle 17 milyar aktif parametre elde ediliyor. Asıl iddiası eğitim ekonomisiydi: Snowflake, modelin kabaca 2 milyon doların altında bir hesap bütçesiyle (3 bin GPU haftasından az) eğitildiğini açıkladı. 4K bağlam penceresi ve Snowflake'in kendi kabul ettiği düşük MMLU performansı, modeli bugün kurumsal görevlere odaklı tarihsel bir referans konumuna taşıyor.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Snowflake
- Model tipi
- Metin LLM
- Bağlam
- 4K token
- Modaliteler
- metin · kod
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Apache-2.0
- Yönetilen API
- Yok
- Yayın
- 2024-04-24
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 480 milyar toplam / 17 milyar aktif parametreli melez Dense-MoE transformer
- 10 milyar yoğun transformer + 128x3,66 milyar artık MoE MLP, top-2 yönlendirme
- 128 ince taneli uzman
- Apache-2.0 lisansı; araştırma, prototip ve ürün kullanımına açık
- Kabaca 2 milyon doların altında hesap bütçesiyle (3 bin GPU haftasından az) eğitim
- Base ve instruct ayarlı sürümler
Sınırlılıklar
- 4K token attention bağlam penceresiyle eğitildi; uzun bağlam kullanımı için uygun değil
- Snowflake'in kendi açıklamasına göre güncel üst sınıf modellere kıyasla düşük MMLU performansı; dünya bilgisi kıyaslamaları optimizasyon önceliği değildi
- Snowflake Cortex AI_COMPLETE model listesinde artık yer almıyor; Arctic adı yalnızca gömme modellerinde (snowflake-arctic-embed) sürüyor
- Eğitim verisi Nisan 2024 ve öncesi
- Yalnızca metin; çok modlu girdi yok
Tipik kullanım alanları
- Melez Dense-MoE mimarisi üzerinde araştırma
- Kurumsal SQL ve kod görevlerine yönelik deneyler
- Düşük maliyetli model eğitimi referansı
- Yerinde çalıştırılan metin üretimi
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.