模型簡介
Mistral Small v24.09 擁有 220 億個參數，為客戶提供了一種方便的選擇，介於 Mistral NeMo 12B 和 Mistral Large 2 之間，提供了一種成本效益高的解決方案，可在各種平台和環境中部署。
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語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
4.2
知識覆蓋範圍
具有重要的知識盲點，經常顯示事實錯誤並重複過時的信息。
6.3
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
4.2
模型比較
Mistral-Small-Instruct-2409 vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
Mistral-Small-Instruct-2409 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro 是由谷歌DeepMind人工智能研究團隊發布的一款模型，使用版本號 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06。
Mistral-Small-Instruct-2409 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini 是由 OpenAI 開發的 API 模型，具體版本號為 gpt-4o-mini-2024-07-18。
相關模型
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 是一個具有 123B 參數的先進密集型大型語言模型（LLM），具備領先世界的推理、知識和編碼能力，並透過更好的長上下文、函數呼叫和系統提示改進了 Mistral-Large-Instruct-2407。
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 是一個具有 123B 參數的先進密集型大型語言模型（LLM），具備最先進的推理、知識和編碼能力，並通過更好的長上下文、函數呼叫和系統提示改進了 Mistral-Large-Instruct-2407。
Mistral-Small-Instruct-2409
Mistral Small v24.09 擁有 220 億個參數，為客戶提供了一種方便的選擇，介於 Mistral NeMo 12B 和 Mistral Large 2 之間，提供了一種經濟高效的解決方案，可以在各種平台和環境中部署。
Ministral-8B-Instruct-2410
Ministral-8B-Instruct-2410 語言模型是一款指令微調模型，在 Mistral 研究許可下發布，其性能顯著優於類似規模的現有模型。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1
Mixtral 8x22B 是一種稀疏混合專家模型（SMoE），僅使用了141B參數中的39B活躍參數，為其規模提供了無與倫比的成本效率。
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