Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
47B
Modelo Parâmetro Quantidade
Mistral AI
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
11 de Dezembro de 2023
Tempo de liberação
Introdução ao modelo
O modelo de Linguagem Grande Mixtral-8x7B (LLM) é um modelo pré-treinado gerador de Especialistas Esparsos Misturados. O Mistral-8x7B supera o Llama 2 70B em a maioria dos benchmarks que testamos.
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.
3.7
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.
5.0
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
2.5
Comparação de modelos
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 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.
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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.
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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.
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