使用场景

Fnac 使用 Jamba 1.6 Mini 进行数据分类，输出质量提升 26%，延迟降低约 40%

Educa Edtech 利用 Jamba 1.6 构建个性化聊天机器人，问答准确率超过 90%

某数字银行使用 Jamba 1.6 Mini，内部测试精度比前代产品提高 21%，与 OpenAI 的 GPT-4o 相当

产品特色

提供卓越的长文本处理能力，支持长达 256K 的上下文窗口

采用混合 SSM-Transformer 架构，确保高效准确的长文本问答

支持灵活的部署方式，包括本地部署和 VPC 部署，保障数据安全

在质量上超越 Mistral、Meta 和 Cohere 等同类模型，与封闭模型相媲美

具备低延迟和高吞吐量的特点，适合处理大规模企业工作流

提供 Batch API，用于高效处理大量请求，加速数据处理流程

支持多种企业应用场景，如数据分类、个性化聊天机器人等

可直接从 Hugging Face 下载模型权重，方便开发者使用和集成

使用教程

访问 AI21 Studio 或 Hugging Face 网站，下载 Jamba 1.6 模型权重

根据企业需求选择合适的部署方式，如本地部署或 VPC 部署

将模型集成到企业的应用程序或工作流中，利用其长文本处理能力

使用 Batch API 处理大量请求，优化数据处理效率

根据具体应用场景调整模型参数，以获得最佳性能

监控模型的运行情况，确保其稳定性和数据安全性