Ministral-8B-Instruct-2410
8B
Cantidad de parámetros del modelo
Mistral AI
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
16 de octubre de 2024
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
El Modelo de Lenguaje Ministral-8B-Instruct-2410 es un modelo ajustado con instrucciones que supera significativamente a los modelos existentes de tamaño similar, lanzado bajo la Licencia de Investigación Mistral.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
4.3
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
7.2
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
2.8
Comparación de modelos
Ministral-8B-Instruct-2410 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Ministral-8B-Instruct-2410 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 es un modelo avanzado de Gran Lenguaje denso (LLM) de 123 mil millones de parámetros con capacidades líderes en razonamiento, conocimiento y codificación, mejorando al Mistral-Large-Instruct-2407 con un mejor soporte para Contexto Largo, Llamada de Función y Prompt de Sistema.
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 es un avanzado modelo de Lenguaje Grande (LLM) denso de 123 mil millones de parámetros con capacidades de razonamiento, conocimiento y codificación de punta, extendiendo el Mistral-Large-Instruct-2407 con mejor soporte para contexto largo, llamada de funciones y sistema de prompt.
Mistral-Small-Instruct-2409
Con 22 mil millones de parámetros, Mistral Small v24.09 ofrece a los clientes un punto intermedio práctico entre Mistral NeMo 12B y Mistral Large 2, proporcionando una solución costo-efectiva que puede implementarse en diversas plataformas y entornos.
Mistral-Small-Instruct-2409
Con 22 mil millones de parámetros, el Mistral Small v24.09 ofrece a los clientes un punto intermedio práctico entre el Mistral NeMo 12B y el Mistral Large 2, proporcionando una solución rentable que se puede implementar en diversas plataformas y entornos.
Ministral-8B-Instruct-2410
El modelo de lenguaje Ministral-8B-Instruct-2410 es un modelo considerablemente afinado por instrucciones que supera a modelos existentes de tamaño similar, lanzado bajo la Licencia de Investigación Mistral.
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