Mistral-Small-Instruct-2409
22B
Modelo Parâmetro Quantidade
Mistral AI
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
17 de Setembro de 2024
Tempo de liberação
Figuras relacionadas
Introdução ao modelo
Com 22 bilhões de parâmetros, o Mistral Small v24.09 oferece aos clientes um ponto intermediário conveniente entre o Mistral NeMo 12B e o Mistral Large 2, proporcionando uma solução de baixo custo que pode ser implantada em várias plataformas e ambientes.
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Capacidade de compreensão de idiomas
Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.
4.2
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.
6.3
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
4.2
Comparação de modelos
Mistral-Small-Instruct-2409 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
Mistral-Small-Instruct-2409 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
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GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Mistral-Small-Instruct-2409 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Mistral-Small-Instruct-2409 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
Modelo relacionado
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 é um avançado modelo de Linguagem Grande densa (LLM) de 123 bilhões de parâmetros com capacidades de raciocínio, conhecimento e codificação de ponta, extendendo o Mistral-Large-Instruct-2407 com melhor suporte para Contexto Longo, Chamada de Função e Sistema de Prompt.
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 é um avançado modelo de Linguagem Grande (LLM) denso de 123 bilhões de parâmetros com capacidades de raciocínio, conhecimento e codificação de ponta, extendendo o Mistral-Large-Instruct-2407 com melhor suporte a contexto longo, chamada de funções e sistema de prompt.
Mistral-Small-Instruct-2409
Com 22 bilhões de parâmetros, o Mistral Small v24.09 oferece aos clientes um ponto intermediário conveniente entre o Mistral NeMo 12B e o Mistral Large 2, proporcionando uma solução de baixo custo que pode ser implantada em várias plataformas e ambientes.
Ministral-8B-Instruct-2410
O modelo de linguagem Ministral-8B-Instruct-2410 é um modelo significativamente ajustado por instrução que supera modelos existentes de tamanho semelhante, lançado sob a licença de pesquisa Mistral.
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1
Mixtral 8x22B é um modelo Mixture-of-Experts (SMoE) esparsa que utiliza apenas 39B de parâmetros ativos de um total de 141B, oferecendo uma eficiência de custo sem precedentes para seu tamanho.
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