模型介绍
Ministral-8B-Instruct-2410 语言模型是一个经过指令微调的模型，在类似规模的现有模型中表现显著优异，根据 Mistral 研究许可发布。
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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
掌握主流学科核心知识体系，但对前沿交叉学科覆盖有限。
7.2
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。
2.8
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 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro 是由谷歌DeepMind人工智能研究团队发布的一款模型，使用版本号 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06。
Ministral-8B-Instruct-2410 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini 是由 OpenAI 开发的 API 模型，具体版本号为 gpt-4o-mini-2024-07-18。
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。
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），具备最先进的推理、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。
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。
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，提供了一种经济高效的解决方案，可以在各种平台和环境中部署。
Ministral-8B-Instruct-2410
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。
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