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Mistral-Small-Instruct-2409

Mistral-Small-Instruct-2409

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Cantidad de parámetros del modelo
22B
Cantidad de parámetros del modelo
Organización afiliada
Mistral AI
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
Tiempo de lanzamiento
17 de septiembre de 2024
Tiempo de lanzamiento

Introducción al modelo
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.
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Capacidad de comprensión del lenguaje Capacidad de comprensión del lenguaje
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
4.2
Alcance de cobertura de conocimiento Alcance de cobertura de conocimiento
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
6.3
Capacidad de razonamiento Capacidad de razonamiento
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
4.2
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, 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.
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 Mixtral 8x22B es un modelo Mixture-of-Experts (SMoE) disperso que utiliza solo 39 mil millones de parámetros activos de un total de 141 mil millones, ofreciendo una eficiencia de costo sin precedentes para su tamaño.
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