/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
22 млрд
Размер весов
281 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
vllm
Опубликована
16 апр 2024

Mixtral-8x22B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Предварительно обученная разреженная языковая модель Mixtral для генерации текста и адаптации под прикладные задачи.

17 567скачиваний за 30 дней244лайкавеса обновлены24 июл 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки6

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

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4639

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1835

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3758

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,624

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4037

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2583

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Mixtral-8x22B-v0.1 — предварительно обученная генеративная языковая модель семейства Mixtral, разработанная командой Mistral AI. Это разреженная архитектура Mixture of Experts; модель предназначена для генерации текста и может служить базой для адаптации под конкретные задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, совместимые с vLLM и библиотекой Transformers. В карточке указано 22B параметров и контекст до 65 536 токенов.

Модель поддерживает английский, французский, итальянский, немецкий и испанский языки. Она не содержит механизмов модерации, поэтому выдачу следует проверять при пользовательском применении. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на вопросы на поддерживаемых языках
  • суммирование предоставленного текста
  • адаптация базовой модели под специализированные задачи

Ограничения

Модель является базовой предварительно обученной моделью и не имеет механизмов модерации; результаты следует проверять. В карточке указана совместимость с Transformers и vLLM.

Для каких профессий подходит14

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Mixtral-8x22B

The Mixtral-8x22B Large Language Model (LLM) is a pretrained generative Sparse Mixture of Experts.

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

Warning

This repo contains weights that are compatible with vLLM serving of the model as well as Hugging Face transformers library. It is based on the original Mixtral torrent release, but the file format and parameter names are different.

Run the model

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "mistralai/Mixtral-8x22B-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

text = "Hello my name is"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

By default, transformers will load the model in full precision. Therefore you might be interested to further reduce down the memory requirements to run the model through the optimizations we offer in HF ecosystem:

Notice

Mixtral-8x22B is a pretrained base model and therefore does not have any moderation mechanisms.

The Mistral AI Team

Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Alexis Tacnet, Antoine Roux, Arthur Mensch, Audrey Herblin-Stoop, Baptiste Bout, Baudouin de Monicault, Blanche Savary, Bam4d, Caroline Feldman, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Eleonore Arcelin, Emma Bou Hanna, Etienne Metzger, Gianna Lengyel, Guillaume Bour, Guillaume Lample, Harizo Rajaona, Jean-Malo Delignon, Jia Li, Justus Murke, Louis Martin, Louis Ternon, Lucile Saulnier, Lélio Renard Lavaud, Margaret Jennings, Marie Pellat, Marie Torelli, Marie-Anne Lachaux, Nicolas Schuhl, Patrick von Platen, Pierre Stock, Sandeep Subramanian, Sophia Yang, Szymon Antoniak, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Timothée Lacroix, Théophile Gervet, Thomas Wang, Valera Nemychnikova, William El Sayed, William Marshall

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
e1cd34f

0 моделей