モデル情報

Llama-3-8B-ProLong-64k-Base

princeton-nlp · Llama-3-8B-ProLong-64k-Base

**ProLong** ( Pr incet o n long -context language models) is a family of long-context models that are continued trained and supervised fine-tuned from Llama-3-8B, with a maximum context window of 512K tokens. Our main ProLong model is one of the best-performing long-context models at the 10B scale (evaluated by HELMET). To train this strong long-context model, we conduct thorough ablations on the long-context pre-training data, SFT data, and numerous other design choices. We demonstrate our findings in our paper, How to Train Long-Context Language Models (Effectively). Here are some quick facts about our main ProLong model: princeton-nlp/Llama-3-8B-ProLong-512k-Instruct. * Base model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct * Long-context continued training: 20B tokens on 64K training data (princeton-nlp/prolong-data-64K), and 20B tokens on 512K training data (princeton-nlp/prolong-data-512K) * Supervised fine-tuning (SFT): UltraChat * Maximum context window: 512K tokens

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テキスト生成license:llama3
コンテキスト長524,288 Token
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/30 12:34:12
OVERVIEW

モデル紹介

**ProLong** ( Pr incet o n long -context language models) is a family of long-context models that are continued trained and supervised fine-tuned from Llama-3-8B, with a maximum context window of 512K tokens. Our main ProLong model is one of the best-performing long-context models at the 10B scale (evaluated by HELMET). To train this strong long-context model, we conduct thorough ablations on the long-context pre-training data, SFT data, and numerous other design choices. We demonstrate our findings in our paper, How to Train Long-Context Language Models (Effectively). Here are some quick facts about our main ProLong model: princeton-nlp/Llama-3-8B-ProLong-512k-Instruct. * Base model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct * Long-context continued training: 20B tokens on 64K training data (princeton-nlp/prolong-data-64K), and 20B tokens on 512K training data (princeton-nlp/prolong-data-512K) * Supervised fine-tuning (SFT): UltraChat * Maximum context window: 512K tokens

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら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。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針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。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:llama3。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。