Benchmark bahasa Jawa

Arti kata Jawa langka

Menjelaskan 43 kata Jawa yang absen dari sumber terbuka mana pun.Baca selengkapnya
Bagian dari Benchmark Nusantara

Kumpulan benchmark bahasa Indonesia dan bahasa daerah yang kami susun dan jalankan sendiri. Tiap set berdiri sendiri, memakai metode dan aturan penilaian yang sama, dan seluruh datanya terbit di satu tempat.

43 soalPengujian terakhir
GitHub

10

Model diuji

43

Soal

10

Pengujian tercatat

Ringkasan cepat

Skor tertinggi

93,0%

40 dari 43 soal benar

Gemini 3.5 FlashGoogle
Selisihnya dengan peringkat kedua 5 soal, dan kami tidak mengklaim urutan di antara model yang rentang antar-pengujiannya bertindih.

Paling murah

$0.000019

untuk tiap jawaban benar

Gemma 4 31BGoogle
Dihitung hanya di antara model yang skornya paling tidak separuh skor tertinggi di papan ini, sebab model yang banyak salah selalu terlihat paling murah. Skor model ini 60,5%.

Latensi terendah

1.403 ms

median waktu tunggu

Mistral Small 3Mistral
Skornya 2,3%, jadi cepat di sini bukan berarti tepat.

Hasil

Berapa soal yang dijawab benar oleh tiap model, dari soal yang sama persis. Batang menunjukkan jumlah jawaban benar, bukan peringkat kemampuan model secara umum.

arti kata

Model diminta menjelaskan arti satu kata dengan kalimat bebas. Jawaban dihitung benar kalau memuat seluruh kata dari salah satu kunci yang kami sahkan.

suhu 0batas token bervariasiKeterangan

Model yang namanya tidak berakhir dengan tanggal dipanggil lewat id yang tidak mengunci versi. Lihat keterangan di sebelah namanya.

Cara angka ini dihitung
cara bertanya arti-kata-v1Keterangancara menilai kunci-alias-v1Keteranganversi soal 6dfcc448bbd5Keteranganversi kunci 0a1bc07f67bcKeterangan

Rincian per model

Angka yang sama dengan grafik di atas, ditambah biaya untuk tiap jawaban benar, waktu tunggu, dan tanggal pengujian terakhir. Kolom yang tidak dapat ditebak dari namanya membawa keterangannya sendiri.

arti kata
Tabel ini merinci hasil tiap model pada tugas arti kata: berapa jawaban benarnya, berapa biaya untuk tiap jawaban benar, berapa lama waktu tunggunya, dan kapan terakhir kami menjalankannya.
ModelBenarKeterangan$/benarKeteranganLatensiKeteranganTerakhirKeterangan
Gemini 3.5 FlashGoogle40/4393,0%$0.003175$0.12703.418 msmedianKeterangan
GPT-5.6 LunaOpenAI35/4381,4%$0.000113$0.00403.708 msmedianKeterangan
Gemma 4 31BGoogle26/4360,5%$0.000019$0.00051.913 msmedian
DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek22/4351,2%$0.000114$0.00254.670 msmedianKeterangan
Gemma-SEA-LION v4.5 E2B-ITlokal9/4320,9%-843 msmedian
Llama3 8B CPT Sahabat-AI v1 Instructlokal4/439,3%-567 msmedian
Solar Pro 4Upstage4/439,3%$0.000057$0.00026.807 msmedian
Nemotron 3.5 LightningNVIDIA3/437,0%$0.003700$0.01113.669 msmedian
Llama 3.1 8B Instructlokal1/432,3%-543 msmedian
Mistral Small 3Mistral1/432,3%$0.000475$0.00051.403 msmedianKeterangan

Model bertanda lokal dijalankan di perangkat keras kami sendiri, jadi tidak ada tagihan untuk dicatat dan waktu tunggunya mengukur mesin kami, bukan layanan yang orang lain dapat beli. Skornya tetap sebanding: soal, kunci, dan suhunya sama persis dengan model lain di tabel ini.

Tiap angka di tabel ini dapat dihitung ulang dari data mentahnya. Buka datanya

Biaya dan tokenTermurah untuk tiap jawaban benar: Gemma 4 31B ($0.000019). Termahal: Nemotron 3.5 Lightning ($0.003700).

Seluruh angka biaya dalam dolar AS.

Biaya untuk tiap jawaban benar

Model dengan skor tertinggi belum tentu yang paling murah. Angka ini membagi biaya satu kali pengujian penuh dengan jumlah jawaban benarnya.

Biaya untuk tiap jawaban benar

Biaya satu kali pengujian penuh

Angka mentahnya, sebelum dibagi jumlah jawaban benar. Tiap model menjawab soal yang sama persis, jadi angka ini langsung dapat dibandingkan: inilah yang kamu bayar untuk menjalankan benchmark ini sekali pada tiap model.

Biaya satu kali pengujian penuh

Token yang dipakai

Input dan output dipisah karena harganya bisa berbeda sampai sepuluh kali lipat. Batang output yang panjang berarti model menghasilkan banyak token, sering karena bernalar panjang sebelum menjawab, dan di situlah hampir seluruh selisih biaya antar-model berasal. Model tanpa batang berarti tokennya tidak tercatat, bukan nol.

InputOutput
Llama3 8B CPT Sahabat-AI v1 Instruct1.764,0 · 1.060,0
Solar Pro 43.432,0 · 1.045,0
Llama 3.1 8B Instruct1.764,0 · 744,0
Gemma-SEA-LION v4.5 E2B-IT1.357,0 · 515,0
Token yang dipakai

6 model tidak digambar di sini karena jumlah tokennya tidak tercatat saat pengujiannya dijalankan. Kami tidak menebak angkanya, dan menggambarnya sebagai nol akan terbaca seperti model yang tidak memakai token sama sekali.

Benchmark