Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Microsoft · pașaport de model

WizardLM-2 8x22B

wizardlm-2-8x22b

Ponderi deschise
65,535 context
Lansat 2024-04-15(curatoriat)

Cea mai bună percentilă: 24.9GPQA Diamond
Poziția în cohortă: 43.7mediană 32.8

Acoperire redusă — citește cu prudență

Acest model apare doar pe 1 din 27 axe de benchmark luate în considerare. Poziția generală a fost contractată spre valoarea neutră 50 pentru a reflecta eșantionul mic, și nu a fost afirmat niciun punct slab — o percentilă scăzută pe 2 axe este un artefact al acoperirii, nu o slăbiciune măsurată.

Ce spun datele

Evaluat pe 1 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Pe doar 1 clasament(e), o listă ordonată de puncte forte ar fi o autoritate falsă — în schimb, cifrele pe fiecare axă sunt afișate mai jos, fără verdict.

GPQA Diamond24.9 pct43.4%Verifică →
GeneralNeevaluat
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
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
ProgramareNeevaluat
Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
Prompturi dificileNeevaluat

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

Repositorymicrosoft/WizardLM-2-8x22B

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "microsoft/WizardLM-2-8x22B"
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 →

Folosește-l găzduit

ID de model APImicrosoft/wizardlm-2-8x22b

Lungime context65,535 tokeni

Ieșire maximă8,000 tokeni

Preț intrare$0.62 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.62 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyMax tokensPresence penaltyRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesTemperatureTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"microsoft/wizardlm-2-8x22b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

WizardLM-2-8x22B stands at 43.7 (raw mean 24.9) — measured on only 1 of 27 axes, so the standing is shrunk toward the neutral 50.
pozițieșablonVerifică →
WizardLM-2-8x22B stands at 43.7 versus a cohort median of 32.8 across 117 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

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 →