Name: Mistral-Small-Instruct-2409
Rating: 1 (7 reviews)
Author: Mistral AI

Maison

Liste des modèles Al

Mistral-Small-Instruct-2409

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22B

Quantité de paramètre de modèle

Mistral AI

Organisation affiliée

Source ouverte

Type de licence

17 septembre 2024

Temps de libération

Site officiel

Documentation du modèle

Personnalités associées

Guillaume Lample

Arthur Mensch

Introduction du modèle

Avec 22 milliards de paramètres, Mistral Small v24.09 offre aux clients un point intermédiaire pratique entre Mistral NeMo 12B et Mistral Large 2, fournissant une solution rentable pouvant être déployée sur diverses plateformes et environnements.

Score complet Dialogue du langage Réserve de connaissances Association de raisonnement Calcul mathématique Écriture de code Commande suivante

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Capacité de compréhension du langage

Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.

4.5

Portée de la couverture des connaissances

Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.

7.8

Capacité de raisonnement

Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.

3.4

Comparaison du modèle

Mistral-Small-Instruct-2409 vs Qwen2.5-7B-Instruct Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.

Mistral-Small-Instruct-2409 vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.

Mistral-Small-Instruct-2409 vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.

Mistral-Small-Instruct-2409 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

Mistral-Small-Instruct-2409 vs DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.

Modèle connexe

Mistral-Large-Instruct-2411 Mistral-Large-Instruct-2411 est un modèle de langue large avancé de 123 milliards de paramètres offrant des capacités exceptionnelles de raisonnement, de connaissance et de codage. Il étend Mistral-Large-Instruct-2407 avec une meilleure prise en charge du long contexte, du appel de fonction et des invites système.

Mistral-Large-Instruct-2411 Mistral-Large-Instruct-2411 est un modèle de langue large avancé de 123 milliards de paramètres avec des capacités de raisonnement, de connaissance et de codage de pointe, qui étend Mistral-Large-Instruct-2407 avec de meilleures capacités de long contexte, d'appel de fonction et de prompt système.

Mistral-Small-Instruct-2409 Avec 22 milliards de paramètres, Mistral Small v24.09 offre aux clients un point intermédiaire pratique entre Mistral NeMo 12B et Mistral Large 2, fournissant une solution rentable pouvant être déployée sur diverses plateformes et environnements.

Ministral-8B-Instruct-2410 Le modèle de langue Ministral-8B-Instruct-2410 est un modèle fine-tuné avec des instructions qui surpasse de manière significative les modèles existants de taille similaire, publié sous la licence de recherche Mistral.

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