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Bamba-9B-v1

ibm-ai-platform

We introduce Bamba-9B, a decoder-only language model based on the Mamba-2 architecture and is designed to handle a wide range of text generation tasks. It is trained from scratch using a two-stage training approach. In the first stage, the model is trained on 2 trillion tokens from the Dolma v1.7 dataset. In the second stage, it undergoes additional training on 200 billion tokens, leveraging a carefully curated blend of high-quality data to further refine its performance and enhance output quality. The current release includes the following models: | **Stage** | **Bamba 9B** | **Quantized** | **Note** | |----------------------|----------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------| | **Base Model** | ibm-fms/Bamba-9B-v1 | ibm-fms/Bamba-9B-fp8 | Stage 2 pretraining | | **Base Model** | ibm-fms/Bamba-9B-2T | ibm-fms/Bamba-9B-fp8 | Stage 1 pretraining | | **Base Model** | ibm-fms/Bamba-9B-1.8T| ibm-fms/Bamba-9B-fp8 | Intermediate checkpoints during Stage 1, more to come | | **SFT** | coming soon | coming soon | to be released in the next drop | | **DPO** | coming soon | coming soon | to be released in the next drop | For users using our HF versions of the model, you would need to install the latest transformers which includes our newly merged implementation for our Bamba models:

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テキスト生成

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Bamba-9B-v2

ibm-ai-platform

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llama-160m-accelerator

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micro-g3.3-8b-instruct-1b

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**Model Summary:** Micro-G3.3-8B-Instruct-1B is a 1-billion parameter micro language model fine-tuned for reasoning and instruction-following capabilities. Built on top of Granite-3.3-8B-Instruct, with only 3 hidden layers, this model is trained to maximize performance and hardware compatibility at minimal compute cost. **Generation:** This is a simple example of how to use Micro-G3.3-8B-Instruct-1B model.

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micro-g3.3-8b-instruct-1b-FP8

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COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

MODEL HANDBOOK

モデルを理解して選ぶ

選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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