모델 정보

LLaDA2.2-mini

inclusionAI · LLaDA2.2-mini

**LLaDA2.2-mini** is the lightweight variant of the agentic diffusion language model in the LLaDA2 series. Built upon the LLaDA2.0-mini architecture, it inherits the core innovations of the LLaDA2.2 series — **Levenshtein Editing** (introducing `DELETE` and `INSERT` control tokens) — enabling long-context tool calling, multi-turn interaction, and robust error correction, while maintaining a smaller parameter footprint and lower inference cost. For more details, please refer to our technical report. The following table compares **LLaDA2.0-mini**, **LLaDA2.1-mini**, and **LLaDA2.2-mini** across General and Agentic capabilities. General Function Calling BFCL v4 25.05 28.44 47.68 BFCL v3 70.72 72.06 69.02 Math AIME 2026 37.71 40.37 35.05 OlympiadBench 67.70 64.30 61.11 Coding LiveCodeBench v6 27.70 28.80 28.14 MultiPL-E 67.46 64.16 65.26 Instruction Following IFBench 32.33 31.60 24.93 Multi-IF 60.58 58.43 57.03 Reasoning KOR-Bench 49.92 46.64 43.60 Knowledge GPQA-Diamond 47.76 48.36 44.41 Long Context LongBench v2 15.51 12.13 34.99 General Average 45.68 45.03 46.47 Agentic Agent τ²-Bench - - 57.50 Claw-Eval - - 57.16 PinchBench - - 62.33 Agentic Average - - 59.00

번역 대기 중입니다. 원문을 표시합니다.

텍스트 생성license:apache-2.0
컨텍스트 창131,072 Token
입력 → 출력텍스트 → 텍스트
모델 웨이트미확인
정보 업데이트2026/10/31 12:49:07
OVERVIEW

모델 소개

**LLaDA2.2-mini** is the lightweight variant of the agentic diffusion language model in the LLaDA2 series. Built upon the LLaDA2.0-mini architecture, it inherits the core innovations of the LLaDA2.2 series — **Levenshtein Editing** (introducing `DELETE` and `INSERT` control tokens) — enabling long-context tool calling, multi-turn interaction, and robust error correction, while maintaining a smaller parameter footprint and lower inference cost. For more details, please refer to our technical report. The following table compares **LLaDA2.0-mini**, **LLaDA2.1-mini**, and **LLaDA2.2-mini** across General and Agentic capabilities. General Function Calling BFCL v4 25.05 28.44 47.68 BFCL v3 70.72 72.06 69.02 Math AIME 2026 37.71 40.37 35.05 OlympiadBench 67.70 64.30 61.11 Coding LiveCodeBench v6 27.70 28.80 28.14 MultiPL-E 67.46 64.16 65.26 Instruction Following IFBench 32.33 31.60 24.93 Multi-IF 60.58 58.43 57.03 Reasoning KOR-Bench 49.92 46.64 43.60 Knowledge GPQA-Diamond 47.76 48.36 44.41 Long Context LongBench v2 15.51 12.13 34.99 General Average 45.68 45.03 46.47 Agentic Agent τ²-Bench - - 57.50 Claw-Eval - - 57.16 PinchBench - - 62.33 Agentic Average - - 59.00

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

—

추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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。

등록된 전체 순위 보기 →

자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:apache-2.0。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。