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22B
模型參數數量
Mistral AI
附屬組織
開源
許可證類型
2024-09-17
發佈時間
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 Spark-X1
科大訊飛發佈的推理模型Spark X1，在國內數學任務領先的基礎上，針對推理、文本生成和語言理解等通用任務的表現，對標OpenAI的o1和DeepSeek的R1。
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