Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
47B
Quantité de paramètre de modèle
Mistral AI
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
11 décembre 2023
Temps de libération
Personnalités associées
Introduction du modèle
Le modèle de langue large Mixtral-8x7B (LLM) est un modèle pré-entraîné génératif de type Sparse Mixture of Experts. Le Mistral-8x7B surpasse Llama 2 70B sur la plupart des benchmarks que nous avons testés.
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.
3.6
Portée de la couverture des connaissances
A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.
5.0
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
2.8
Comparaison du modèle
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
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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