北京 - 2025年5月6日最近宣布亚马逊官方可用的亚马逊Nova Premier，进一步扩大了Amazon Nova Basic Model系列。亚马逊Nova Premier目前是亚马逊上最强的模型，适合处理复杂的任务，可以作为教师模型进行蒸馏以自定义模型。作为现有的亚马逊诺瓦家族的新成员，亚马逊诺瓦总理在亚马逊基岩正式提供。与亚马逊Nova Lite和Amazon Nova Pro类似，Amazon Nova Premier可以处理文本，图像和视频（不包括音频）。通过其高级功能，亚马逊Nova Premier不仅仅是处理复杂的任务，这些任务需要深入了解上下文，计划多个步骤以及对许多数据和数据资源的准确实施。亚马逊Nova支持splemier的上下文长度数百万个令牌，并且可以容纳超长的文档或大型代码库。客户可以创建强大，昂贵且低版本的Amazon Nova Pro，Lite和Micro基于亚马逊Nova Premier和Amazon Bedrock型号蒸馏功能的特定需求。例如，我们使用Amazon Nova Premier进行复杂的工具选择和API调用，我们将Nova Pro提炼。就API调用的准确性而言，蒸馏的Nova Pro比原始基本模型高20％。在保持Nova Pro的收益和成本的同时，其表现始终与教师的模型相同。亚马逊Nova Premier Benchmark在与文本智能，视觉智能和代理工作流有关的17个基准测试中，亚马逊Nova Premier是亚马逊Nova家族中最强的模型。在相同智能模型的相同水平上，亚马逊Nova Premier扮演的效果与非行业非富裕的出色模型相媲美，并且在几乎一半的基准测试中遇到或超过了相似的模型。有关特定的审核信息，请参阅技术报告。亚马逊诺瓦总理也是同一级别上最快，最有效的模型亚马逊基岩的智力。有关更多定价和比较细节，请参见Amazon的基石定价页面。亚马逊Nova Premier也可以用作扭曲的教师模型，这意味着客户可以将其高级功能切换为在较小，更快且更好的模型中的特定使用情况，例如Nova Pro，Lite，Lite和Micro Models用于生产部署。亚马逊诺瓦特（Amazon Novatthe）在亚马逊新星（Amazon Nova）上持有的持有工作流动的总理提供了有关复杂技术问题的详细说明，但其真正的优势取决于处理复杂工作流程的能力。以股票研究过程为例，此过程通常包括许多阶段：为特定的投资目标识别相关的数据资源，从这些资源中获取必要的信息以及数据集成以制定可能的行动建议。当涉及到不同类型的金融工具，例如股票IND时，此过程变得特别复杂Exes，个人股票和金钱。客户可以使用与亚马逊基岩的多代理合作来生产此类应用程序，这是由亚马逊Nova Premier加强的ThoseManager代理，后者协调单个工作流程。经理的代理商检查了初始查询（例如“改变能源投资的新兴趋势？”），它闯入了逻辑步骤，确定要使用的专用次级衰老，然后将其纳入以形成最终响应。使用Amazon Nova Premier担任管理员的角色的主要优点是准确协调复杂的工作流程，以最佳顺序查询正确的数据源，并确保每个次级衰老获得工作所需的准确输入信息，从而产生更高质量的视图。亚马逊诺瓦总理通过Disillation Model与多代理合作，尽管Amazon Nova Premier为其家庭模型提供了最高的准确性，但Kailcustomers可能会使其优化其优化的延迟和生产成本环境。这正是亚马逊诺瓦总理应该做的作为蒸馏的教师模型。借助Amazon Bedrock模型蒸馏功能，客户可以根据亚马逊Nova的结果进行特殊的投资研究案例，例如亚马逊Nova Micro Models。与需要手动反馈和注释样本的传统精致安排不同，该模型的补充通过开发教师模型的预期输出来创建高质量的培训数据，从而简化了数据采集过程。模型的处理过程包括：亚马逊基石可以使过程更简单，并使用呼叫日志进行数据准备。亚马逊Nova Premier是Nova Pro，Lite和Micro的自定义变体的最佳教师模型，这意味着总理功能可以继承较小，更快的生产模型。亚马逊诺瓦总理拥有促进负责人AI及其内容审计功能的内置安全控制将有助于在各种应用中保持适当的产出。在亚马逊基岩，客户只为他们真正使用的资源付费。亚马逊诺瓦总理在美国东部（北弗吉尼亚州），美国东部（俄亥俄州）和美国西部（在俄勒冈地区的亚马逊基德岩上发射。客户反馈平台结合了谈话，应用程序和客户，以及其高级工程师柯蒂斯·艾伦（Curtis Allen）表示：模型。微支出。 Nova Lite和Nova诸如Pro之类的移动模型的功能将启用具有更好的性能，价格和速度的流行多老化协作应用程序。 “现实世界中AI部署的加速（原型）需要能够自定义模型来满足现实世界应用程序的独特需求。我们很高兴看到Amazon Cloud Data的能力。”
