Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1
141B
Modellparametermenge
Mistral AI
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
17. April 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
Mixtral 8x22B ist ein spärliches Mixture-of-Experts (SMoE)-Modell, das nur 39 Milliarden aktive Parameter aus einem Gesamtumfang von 141 Milliarden verwendet und damit eine bislang ungeahnte Kostenwirksamkeit für seine Größe bietet.
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.
3.3
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
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 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.
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