家
141B
モデルパラメーター数量
Mistral AI
関連組織
オープンソース
ライセンスタイプ
2024年4月17日
リリース時間
モデルの紹介
Mixtral 8x22B は、141B のパラメータのうち、39B のアクティブなパラメータのみを使用するスparseなMixture-of-Experts（SMoE）モデルであり、そのサイズに対するコスト効率は比類なきものです。
左右にス와イプしてさらに表示
言語理解能力
多くの場合、セマンティックな誤判断を行い、応答の明らかな論理的切断につながります。
3.3
知識カバレッジの範囲
主流の分野の中心的な知識を持っていますが、最先端の学際的な分野の報道は限られています。
7.2
推論能力
コヒーレントな推論チェーンを維持することができず、多くの場合、反転した因果関係や誤算を引き起こします。
2.8
モデル比較
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2と同様に、Qwen2.5言語モデルは最大128Kトークンをサポートし、最大8Kトークンを生成できます。また、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語、アラビア語など、29以上の言語に対応しています。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 vs Hunyuan-T1-20250822
テンセントが独自に開発した深層推論モデルは、バージョン番号hunyuan-t1-20250822を採用している。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 vs Spark-X1
iFlytekが発表した推論モデルSpark X1は、国内の数学タスクで先行する一方で、推論、テキスト生成、言語理解などの一般的なタスクのパフォーマンスを、OpenAIのo1およびDeepSeekのR1と比較しています。
関連モデル
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 は、123B のパラメータを持つ最先端の密度型大規模言語モデル（LLM）であり、推理、知識、コーディング能力において業界最高水準を達成しています。さらに、Mistral-Large-Instruct-2407 を改良し、より優れたロングコンテキスト、ファンクションコール、システムプロンプトを実現しています。
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 は、123B のパラメータを持つ高度な密集型の大規模言語モデル（LLM）であり、最先端の推論、知識、およびコーディング能力を持ち、Mistral-Large-Instruct-2407 をさらに改良し、より長いコンテキスト、関数呼び出し、システムプロンプトを実現しています。
Mistral-Small-Instruct-2409
Mistral Small v24.09 は220億のパラメーターを持ち、Mistral NeMo 12B と Mistral Large 2 の間で、コスト効率の高いソリューションを提供し、さまざまなプラットフォームや環境で展開可能です。
Mistral-Small-Instruct-2409
Mistral Small v24.09 は 220 億のパラメーターを持ち、Mistral NeMo 12B と Mistral Large 2 の間で顧客に便利な選択肢を提供し、さまざまなプラットフォームや環境で展開可能なコスト効率の高いソリューションを提供します。
Ministral-8B-Instruct-2410
Ministral-8B-Instruct-2410 ランゲージモデルは、Mistral Research ライセンスの下でリリースされたインストラクションチューニングモデルで、同規模の既存モデルを大幅に上回る性能を発揮しています。
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