Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 29 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 8 мая 2025

Ссылки

Mistral-7B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Предварительно обученная языковая модель Mistral AI на 7,1 млрд параметров для генерации английского текста и использования в диалоговых приложениях.

1 430скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 мая 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Mistral-7B-v0.1 — разработанная командой Mistral AI предварительно обученная плотная языковая модель на основе Transformer с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и может использоваться как базовая модель для диалоговых приложений и дальнейшей адаптации под прикладные задачи. Архитектура включает Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; модель принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлено превосходство над Llama 2 13B на протестированных авторами бенчмарках.

Модель обучена для английского языка, поддерживает диалоговый сценарий и доступна в форматах PyTorch и Safetensors. Это базовая, а не дообученная инструктивная модель: в карточке отмечено отсутствие механизмов модерации, поэтому ответы требуют отдельной проверки и настройки под конкретное применение. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация текста на английском языке
создание диалогового ассистента на базе языковой модели
продолжение заданного текстового фрагмента
адаптация базовой модели под прикладные текстовые задачи

Ограничения

Это базовая предварительно обученная модель, а не готовая модель для следования инструкциям; в карточке указано отсутствие механизмов модерации. Заявление о результатах относительно Llama 2 13B относится к бенчмаркам, протестированным авторами.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Mistral-7B-v0.1

The Mistral-7B-v0.1 Large Language Model (LLM) is a pretrained generative text model with 7 billion parameters. Mistral-7B-v0.1 outperforms Llama 2 13B on all benchmarks we tested.

For full details of this model please read our paper and release blog post.

Model Architecture

Mistral-7B-v0.1 is a transformer model, with the following architecture choices:

Grouped-Query Attention
Sliding-Window Attention
Byte-fallback BPE tokenizer

Troubleshooting

If you see the following error:

KeyError: 'mistral'

NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor; no data!

Ensure you are utilizing a stable version of Transformers, 4.34.0 or newer.

Notice

Mistral 7B is a pretrained base model and therefore does not have any moderation mechanisms.

The Mistral AI Team

Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: 757859a