Mistral · pașaport de model
Mistral 7b Instruct V0 2
mistral-7b-instruct-v0-2- Ponderi deschise
- Licență Apache-2.0
- 7.2B parametri
- Lansat 2023-12-11(curatoriat)
- General · LMArena
- 1,150#358 din 396
- Cea mai bună percentilă
- 10.4Prompturi dificile
- Poziția în cohortă
- 24.6mediană 29.2
Ce spun datele
Evaluat pe 5 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Cele mai slabe axe
- 6.5 pct — LiveBench (19.5%)
- 9.6 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,123)
- 9.8 pct — General (1,150)
Neuniform: 3,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 10.4 pct pe Prompturi dificile față de 6.5 pct pe LiveBench.
- Prompturi dificile10.4 pct1,157Verifică →
- Programare10.2 pct1,186Verifică →
- General9.8 pct1,150Verifică →
- Urmarea instrucțiunilor9.6 pct1,123Verifică →
- LiveBench6.5 pct19.5%Verifică →
- WebDev ArenaNeevaluat
- Vision ArenaNeevaluat
- Factuality ArenaNeevaluat
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- Agent ArenaNeevaluat
- GPQA DiamondNeevaluat
- AIME (matematică)Neevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- SimpleQA VerifiedNeevaluat
- ARC-AGI-2Neevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- SimpleBenchNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
mistral-7b-instruct-v0.2 stands at 24.6 (raw mean 9.3) — measured on 5 of 27 axes.
mistral-7b-instruct-v0.2 stands at 24.6 versus a cohort median of 29.2 across 82 models released within 180 days — below the peer median.
mistral-7b-instruct-v0.2 scores at percentile 6.5 on LiveBench.
mistral-7b-instruct-v0.2 scores at percentile 9.6 on Urmarea instrucțiunilor.
mistral-7b-instruct-v0.2 ranks between #368 and #965 across 5 built-in weightings — best under "Axat pe programare", worst under "Toate sursele".
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →