Ministral-8B-Instruct-2410
8B
Modellparametermenge
Mistral AI
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
16. Oktober 2024
Freigabezeit
Verwandte Personen
Modelleinführung
Das Ministral-8B-Instruct-2410-Sprachmodell ist ein instruktions-feinjustierter Modell, das deutlich besser abschneidet als bestehende Modelle ähnlicher Größe und unter der Mistral Research Lizenz veröffentlicht wurde.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
4.3
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
7.2
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
2.8
Modellvergleich
Ministral-8B-Instruct-2410 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 ist ein fortschrittliches dichtes großes Sprachmodell (LLM) mit 123 Milliarden Parametern und führenden Fähigkeiten im Schließen von Schlüssen, Wissen und Codierung, das Mistral-Large-Instruct-2407 mit verbesserten Langkontext-Funktionen, Funktionenaufruf und Systemprompt ausbaut.
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 ist ein fortschrittliches dichtes großes Sprachmodell (LLM) mit 123 Milliarden Parametern und bahnbrechenden Fähigkeiten im Schließen von Schlüssen, Wissen und Codierung, das Mistral-Large-Instruct-2407 durch verbesserte Langkontextunterstützung, Funktionenaufruf und Systemprompt erweitert.
Mistral-Small-Instruct-2409
Mit 22 Milliarden Parametern bietet Mistral Small v24.09 Kunden einen praktischen Mittelpunkt zwischen Mistral NeMo 12B und Mistral Large 2 und bietet eine kostengünstige Lösung, die auf verschiedenen Plattformen und in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden kann.
Mistral-Small-Instruct-2409
Mit 22 Milliarden Parametern bietet der Mistral Small v24.09 den Kunden einen praktischen Mittelpunkt zwischen dem Mistral NeMo 12B und dem Mistral Large 2 und bietet eine kostengünstige Lösung, die auf verschiedenen Plattformen und in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden kann.
Ministral-8B-Instruct-2410
Das Ministral-8B-Instruct-2410-Sprachmodell ist ein durch Anweisungen stark verbessertes Modell, das bestehende Modelle ähnlicher Größe deutlich übertreffen und unter der Mistral Research-Lizenz veröffentlicht wurde.
Relevante Dokumente
KI-Anzeigen-Skalierung Revolution: 10-fache Kreativitätssteigerung bis 2025
Die digitale Werbelandschaft entwickelt sich rasant weiter, so dass Innovationen für den Erfolg im Wettbewerb unabdingbar sind. Auf dem Weg ins Jahr 2025 bietet die Verschmelzung von künstlicher Intel
KI-Rekrutierungssysteme decken versteckte Vorurteile auf, die Einstellungsentscheidungen beeinflussen
Die versteckten Vorurteile bei der KI-Einstellung: Systemische Diskriminierung in Einstellungsalgorithmen angehenEinleitungKI-gestützte Einstellungsprogramme versprechen, die Personalbeschaffung durch
Ramp-Daten zeigen, dass die Akzeptanz von KI in Unternehmen sinkt
Die Akzeptanz von KI in Unternehmen erreicht ein PlateauWährend sich Unternehmen anfangs mit der Implementierung von Lösungen für künstliche Intelligenz beeilten, scheint sich der Enthusiasmus nun zu
Pokemon Feuerrot Kaizo-EisenMon-Herausforderung: Wesentliche Regeln & Gewinnstrategien
Die Pokemon Feuerrot Kaizo IronMon-Herausforderung gilt als eine der ultimativen Geschicklichkeitsprüfungen im Spiel - ein brutaler Spießrutenlauf, der konventionelle Pokemon-Strategien durchbricht un
KI-gesteuerte Aufgabenmanagement-Tools maximieren Produktivität und Effizienz
Die Zukunft der Produktivität: KI-gestütztes AufgabenmanagementIn unserer sich ständig beschleunigenden digitalen Landschaft ist ein effektives Aufgabenmanagement für den beruflichen Erfolg unerlässli
