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KnowLine-35B-A3B-Gen1.5

PelaAI ChoiceNoulScore 36B Decision IndexS1MB
Hugging Face 权重Decision Index 排行榜S1MB 排行榜
S1MB Task Avg
65.3
第 18 名 · 覆盖 137/137（100%）
Decision Index Full
65.8
第 28 名 · public 70.7
校准 ECE
0.044
越低越好 · Brier 0.251

模型信息

厂商
PelaAI
类别
开源权重
参数规模
36B
基座模型
Qwen/Qwen3.5-35B-A3B
权重
闭源 / 未公开
许可证
未标注 许可不明
输入模态
文本
决策原语
ChoiceNoulScore
可微调
未确认
训练方式
LoRA
同族条目
KnowLine 35B-A3B Gen1.5

数据来源与链接

Hugging Face 权重Decision Index 排行榜S1MB 排行榜
本站聚合自： Decision Index、S1MB。 分数与链接均指向原始出处。

Decision Index 领域得分

知识与推理
71.7
语言理解
90.5
检索与分类
81.0
工具与自动化
94.8
艺术与人类品味
75.5

S1MB · 184 个基准

基准类型该模型全场最佳 全场均值对比来源
open jev / browser control v1 Choice 100.0 100.0 76.5 来源 ↗
open jev / citation control v1 Choice 100.0 100.0 55.9 来源 ↗
open jev / customer control v1 Noul 100.0 100.0 68.3 来源 ↗
open jev / drone control v1 Choice 100.0 100.0 13.4 来源 ↗
open jev / drone control v1 Noul 100.0 100.0 63.8 来源 ↗
open jev / email selection control v1 Choice 100.0 100.0 38.4 来源 ↗
open jev / email selection control v1 Noul 100.0 100.0 56.9 来源 ↗
open jev / mailroom control v1 Choice 100.0 100.0 89.6 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Choice 100.0 100.0 60.5 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Noul 100.0 100.0 42.0 来源 ↗
open jev / phone extraction control v1 Noul 100.0 100.0 63.9 来源 ↗
open jev / silent failure control v1 Noul 100.0 100.0 49.8 来源 ↗
open jev / sponsor segment control v1 Choice 100.0 100.0 66.4 来源 ↗
open jev / vizdoom basic v1 Noul 100.0 100.0 53.2 来源 ↗
s1mb generalization contextual choice Choice 100.0 100.0 88.7 来源 ↗
s1mb generalization diverse choice Choice 100.0 100.0 78.1 来源 ↗
s1mb generalization diverse noul Noul 100.0 100.0 70.7 来源 ↗
generalization vision easy Noul 99.3 100.0 87.4 来源 ↗
generalization japanese diverse Noul 98.7 100.0 91.4 来源 ↗
generalization japanese diverse Choice 98.5 100.0 94.2 来源 ↗
generalization japanese knowledge hard Choice 98.2 99.6 88.0 来源 ↗
open jev / context retention control v1 Noul 98.0 100.0 35.2 来源 ↗
open jev / mailroom control v1 Noul 97.8 100.0 73.2 来源 ↗
dbpedia Choice 97.8 98.9 88.9 来源 ↗
jcommonsenseqa Choice 97.1 97.9 87.6 来源 ↗
arc Choice 97.1 98.5 73.8 来源 ↗
scienceqa Choice 96.9 99.5 86.7 来源 ↗
generalization vision easy Choice 96.2 98.6 90.7 来源 ↗
hatecheck Noul 96.0 100.0 57.5 来源 ↗
impli Noul 96.0 96.0 57.1 来源 ↗
laya / enron spam Noul 96.0 100.0 64.9 来源 ↗
s1mb generalization contextual noul Noul 96.0 100.0 72.1 来源 ↗
scone Choice 96.0 98.0 48.5 来源 ↗
clinc Choice 95.9 99.3 70.5 来源 ↗
openbookqa Choice 95.8 98.6 64.4 来源 ↗
open jev / vizdoom basic v1 Score 95.7 100.0 42.3 来源 ↗
lonli Choice 95.1 98.4 52.8 来源 ↗
ruletaker Noul 94.0 100.0 39.3 来源 ↗
winobias Choice 93.5 95.7 42.7 来源 ↗
bbq Choice 93.3 98.3 64.5 来源 ↗
open jev / entity alignment control v1 Noul 92.3 100.0 50.6 来源 ↗
s1mb generalization diverse score Score 92.3 97.6 52.7 来源 ↗
argument quality Choice 91.8 95.9 53.3 来源 ↗
open jev / phone extraction control v1 Choice 91.3 100.0 44.4 来源 ↗
jmteb retrieval Choice 90.7 98.7 90.0 来源 ↗
massive Choice 90.7 97.8 73.4 来源 ↗
open jev / amount extraction control v1 Noul 90.6 100.0 44.2 来源 ↗
banking77 Choice 90.5 93.7 64.2 来源 ↗
snli Choice 90.3 98.4 59.9 来源 ↗
cvbench relation Choice 90.1 96.5 79.7 来源 ↗
cvbench depth Choice 90.0 93.3 77.6 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Choice 90.0 100.0 41.7 来源 ↗
nights Choice 89.3 92.0 75.3 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / security incidents Noul 89.2 100.0 50.0 来源 ↗
s1mb generalization contextual score Score 88.9 99.3 52.6 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / customer service Noul 88.7 100.0 53.7 来源 ↗
mtop Choice 88.6 93.2 67.4 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Score 88.6 100.0 29.7 来源 ↗
hwu64 Choice 88.3 95.7 67.3 来源 ↗
open jev / amount extraction control v1 Choice 88.2 100.0 63.2 来源 ↗
quartz Choice 88.1 90.5 59.4 来源 ↗
open jev / ir control v1 Choice 88.0 88.0 55.5 来源 ↗
jmmlu japan Choice 87.6 94.2 68.4 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / invoice processing Noul 87.2 100.0 47.0 来源 ↗
nlvr2 Noul 86.8 88.9 59.2 来源 ↗
commonsensemoralja Noul 86.7 89.3 67.8 来源 ↗
sugarcrepe Choice 86.5 95.2 80.9 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / agent trace observability Noul 86.5 100.0 39.4 来源 ↗
miqa Choice 86.4 97.7 71.1 来源 ↗
sdoh nli Noul 86.0 100.0 70.0 来源 ↗
laya / ag news Choice 85.1 94.0 77.7 来源 ↗
open jev / ir control v1 Score 85.1 100.0 23.0 来源 ↗
creak Noul 84.0 90.0 48.2 来源 ↗
generalization japanese knowledge hard Noul 84.0 87.3 50.6 来源 ↗
ethics Choice 83.3 100.0 28.5 来源 ↗
defeasible nli Choice 82.6 89.1 43.1 来源 ↗
gretel pii Choice 82.5 94.8 51.1 来源 ↗
babi nli Noul 82.0 96.0 48.5 来源 ↗
cladder Noul 82.0 94.0 28.5 来源 ↗
scitail Noul 82.0 98.0 63.4 来源 ↗
contract nli Choice 80.6 81.6 43.0 来源 ↗
hans Noul 80.0 100.0 53.1 来源 ↗
kuci Choice 80.0 85.8 64.3 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Score 79.0 96.3 38.3 来源 ↗
arct Choice 78.7 89.4 49.3 来源 ↗
gsm8k Choice 78.6 95.7 38.0 来源 ↗
open jev / ir control v1 Noul 78.6 100.0 60.3 来源 ↗
open jev / customer control v1 Choice 78.3 82.6 71.5 来源 ↗
paws Noul 78.0 92.0 52.5 来源 ↗
qasper Noul 78.0 88.0 51.4 来源 ↗
open jev / entity alignment control v1 Score 78.0 100.0 18.4 来源 ↗
jnli Choice 77.5 87.5 68.4 来源 ↗
pope Noul 76.0 80.0 73.0 来源 ↗
crows pairs Choice 75.0 77.1 37.9 来源 ↗
few nerd Choice 74.5 87.8 52.9 来源 ↗
scicite Choice 74.2 74.2 49.4 来源 ↗
canttalk Noul 74.0 92.0 50.5 来源 ↗
vsr Noul 72.5 77.6 48.0 来源 ↗
mmmlu Choice 72.0 78.2 52.8 来源 ↗
cvbench distance Choice 70.1 79.9 59.3 来源 ↗
generalization vision hard Noul 68.9 84.9 47.9 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonq Noul 68.7 72.7 48.0 来源 ↗
generalization japanese knowledge hard Score 68.7 84.6 45.3 来源 ↗
generalization vision hard Choice 67.8 84.1 48.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanocoir Noul 67.7 73.6 42.2 来源 ↗
rvlcdip Choice 67.2 77.6 61.4 来源 ↗
tallyqa Score 67.1 72.0 48.0 来源 ↗
sobaco culture Choice 67.0 80.5 30.6 来源 ↗
open jev / snake v1 Choice 65.0 83.5 18.3 来源 ↗
laya / typed decisions Score 64.9 76.0 35.4 来源 ↗
janli Choice 64.4 88.9 41.7 来源 ↗
open jev / customer control v1 Score 64.2 99.3 44.4 来源 ↗
ethics Noul 63.1 80.6 33.4 来源 ↗
jamp Choice 63.0 81.5 50.0 来源 ↗
poem sentiment Choice 62.9 68.6 9.3 来源 ↗
jsem Choice 62.8 69.2 45.9 来源 ↗
aegis2 Noul 62.5 68.3 39.6 来源 ↗
robust lr Choice 61.7 98.3 29.3 来源 ↗
jsick sts Score 61.5 61.5 40.1 来源 ↗
followir robust04 Noul 61.0 90.9 53.7 来源 ↗
aqua rat Choice 60.6 83.1 19.7 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanomsmarco Noul 60.1 64.1 45.3 来源 ↗
ethos Noul 60.0 76.0 49.5 来源 ↗
jsts Score 59.5 69.9 55.3 来源 ↗
mmlu prox ja Choice 59.2 69.5 39.5 来源 ↗
mintaka ja boolean Noul 58.7 68.0 37.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanohotpotqa Noul 57.5 78.9 36.1 来源 ↗
generalization vision easy Score 54.9 79.7 50.0 来源 ↗
go emotions Noul 52.7 63.4 42.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanofiqa2018 Noul 50.9 58.0 35.3 来源 ↗
mvtec ad Noul 50.3 76.9 51.0 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanomsmarco Score 49.6 57.3 25.0 来源 ↗
ud ewt Choice 49.1 96.0 19.6 来源 ↗
patent similarity Score 47.5 53.0 24.0 来源 ↗
laya / typed decisions Noul 46.8 49.2 29.9 来源 ↗
jcola Noul 46.6 57.2 21.6 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Noul 46.3 100.0 34.3 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanotouche2020 Noul 45.9 48.2 32.3 来源 ↗
temporal nli Choice 45.2 100.0 28.0 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanotouche2020 Score 44.3 49.4 25.5 来源 ↗
lexcomp Noul 44.0 60.0 27.7 来源 ↗
logical entailment Noul 44.0 84.0 18.7 来源 ↗
spartqa Choice 43.5 93.5 14.0 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanohotpotqa Score 43.1 71.8 20.9 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanofiqa2018 Score 41.4 49.0 21.0 来源 ↗
jamc qa Choice 40.9 65.3 23.0 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanodbpedia Score 40.8 50.3 23.4 来源 ↗
civil comments Noul 40.5 52.8 25.2 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoarguana Noul 39.4 53.5 22.0 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanodbpedia Noul 39.0 53.2 33.8 来源 ↗
gpqa ja main Choice 38.2 54.7 20.9 来源 ↗
stepgame Choice 38.1 82.1 24.8 来源 ↗
wiqa Choice 38.1 68.3 24.0 来源 ↗
winowhy Noul 38.0 66.0 25.9 来源 ↗
boardgameqa Choice 37.5 90.6 24.4 来源 ↗
esci Choice 37.0 49.3 17.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonfcorpus Noul 36.9 49.7 29.6 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonfcorpus Score 36.2 40.9 15.8 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonq Score 35.9 54.3 13.3 来源 ↗
sgd Choice 35.6 96.6 28.6 来源 ↗
open jev / snake v1 Noul 35.3 100.0 19.1 来源 ↗
laya / typed decisions Choice 34.3 35.7 23.3 来源 ↗
followir core17 Noul 33.9 46.6 25.2 来源 ↗
generalization japanese math formal hard Choice 30.2 48.4 21.0 来源 ↗
tracie Noul 28.0 68.0 14.4 来源 ↗
open jev / drone control v1 Score 25.6 100.0 7.2 来源 ↗
generalization vision hard Score 24.9 49.2 19.9 来源 ↗
argument quality Noul 21.8 30.2 7.8 来源 ↗
fol nli Choice 21.3 75.4 17.3 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoscidocs Noul 21.0 48.5 21.5 来源 ↗
followir news21 Noul 19.3 58.0 18.4 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoscidocs Score 19.1 36.7 10.7 来源 ↗
jculture mcq Noul 14.7 44.3 12.8 来源 ↗
visa Noul 13.9 73.4 29.3 来源 ↗
open jev / tic tac toe v1 Choice 12.1 54.5 5.1 来源 ↗
corr2cause Choice 8.3 91.7 9.3 来源 ↗
generalization japanese math formal hard Noul 6.7 34.7 10.6 来源 ↗
generalization japanese math formal hard Score 5.0 6.9 0.9 来源 ↗
plane Noul 4.0 100.0 12.6 来源 ↗
hh rlhf Choice 0.0 33.3 4.5 来源 ↗
koniq Score 0.0 51.8 8.2 来源 ↗
nlsat Noul 0.0 22.0 3.2 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoarguana Score 0.0 43.2 10.3 来源 ↗
synthetic relevance / nanocoir Score 0.0 43.8 6.8 来源 ↗

Decision Index · 42 个基准

基准类型该模型全场最佳 全场均值对比来源
Home appliances 混合（Choice 100.0 100.0 43.9 来源 ↗
BPoMP 混合（Choice 99.1 99.5 80.0 来源 ↗
ARC-Easy 混合（Choice 99.0 99.5 89.5 来源 ↗
PhishNChips 混合（Choice 98.3 99.9 69.4 来源 ↗
ARC-Challenge 混合（Choice 97.7 98.2 82.4 来源 ↗
BFCL 混合（Choice 97.5 98.8 86.6 来源 ↗
HellaSwag 混合（Choice 97.0 98.5 79.5 来源 ↗
FinEntity 混合（Choice 95.5 97.1 81.3 来源 ↗
WinoGrande 混合（Choice 95.0 97.5 75.9 来源 ↗
CLadder 混合（Choice 94.2 97.7 70.3 来源 ↗
CLINC150 混合（Choice 94.0 97.6 79.6 来源 ↗
When2Call 混合（Choice 91.5 93.8 70.1 来源 ↗
BANKING77 混合（Choice 91.0 94.2 78.1 来源 ↗
HoVer 混合（Choice 88.4 90.8 73.2 来源 ↗
MMLU 混合（Choice 88.0 91.9 68.0 来源 ↗
API-Bank 混合（Choice 87.8 93.1 67.4 来源 ↗
NLI4CT 混合（Choice 86.4 88.3 72.9 来源 ↗
ContractNLI 混合（Choice 85.5 86.7 69.6 来源 ↗
POP909 混合（Choice 83.3 86.1 29.7 来源 ↗
New Yorker 混合（Choice 80.9 88.3 60.8 来源 ↗
RAGTruth 混合（Choice 80.8 86.2 64.5 来源 ↗
RouterBench 混合（Choice 80.0 80.1 74.4 来源 ↗
ANLI 混合（Choice 78.8 98.6 59.8 来源 ↗
CRUXEval 混合（Choice 78.8 100.0 57.7 来源 ↗
VAST 混合（Choice 78.7 84.2 61.5 来源 ↗
BBH 混合（Choice 77.7 96.2 64.7 来源 ↗
GSM8K 混合（Choice 76.5 92.6 47.4 来源 ↗
MuSR 混合（Choice 72.9 92.0 59.8 来源 ↗
SGD 混合（Choice 71.8 85.8 45.5 来源 ↗
ToolRet 混合（Choice 71.4 75.7 59.9 来源 ↗
MMLU-Pro 混合（Choice 71.3 82.1 47.7 来源 ↗
iSarcasmEval 混合（Choice 70.8 78.5 45.3 来源 ↗
cfcolor 混合（Choice 69.4 72.9 60.1 来源 ↗
Humicroedit 混合（Choice 68.4 75.1 59.7 来源 ↗
Habermas 混合（Choice 64.5 71.8 46.7 来源 ↗
Amazon ESCI 混合（Choice 61.4 65.0 47.4 来源 ↗
GPQA Diamond 混合（Choice 55.1 75.5 40.1 来源 ↗
ACOS 混合（Choice 53.3 68.0 24.9 来源 ↗
BRIGHT 混合（Choice 49.0 51.5 38.8 来源 ↗
SATA-Bench 混合（Choice 40.7 62.2 24.8 来源 ↗
ChessBench 混合（Choice 25.1 40.2 16.4 来源 ↗
HLE 混合（Choice 14.6 20.0 12.8 来源 ↗