模型介绍
Ministral-8B-Instruct-2410 语言模型是一款指令微调模型，在 Mistral 研究许可下发布，其性能显著优于类似规模的现有模型。
语言理解能力
常出现语义误判，导致回应内容与问题存在明显逻辑断裂。
4.3
知识覆盖范围
知识盲区显著，常出现事实性错误与过时信息重复。
4.7
推理能力
无法保持连贯推理链条，常出现因果倒置或数据误算。
4.0
模型比较
Ministral-8B-Instruct-2410 vs Qwen2.5-7B-Instruct
像Qwen2一样，Qwen2.5语言模型支持高达128K个标记，并且可以生成多达8K个标记。它们还继续支持超过29种语言，包括中文、英文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
Ministral-8B-Instruct-2410 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在数学、编程、科学推理等专业领域以及创意写作等通用任务方面表现出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多个权威基准测试中达到了或接近行业顶级水平。
相关模型
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 是一个具有 123B 参数的先进密集型大型语言模型（LLM），具备领先世界的推理、知识和编码能力，并通过更好的长上下文、函数调用和系统提示改进了 Mistral-Large-Instruct-2407。
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Mistral-Small-Instruct-2409
Mistral Small v24.09 拥有 220 亿个参数，为客户提供了一种方便的选择，介于 Mistral NeMo 12B 和 Mistral Large 2 之间，提供了一种成本效益高的解决方案，可在各种平台和环境中部署。
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Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1
Mixtral 8x22B 是一种稀疏混合专家模型（SMoE），它仅使用了141B参数中的39B活跃参数，为其规模提供了无与伦比的成本效率。
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