Kan ik WizardLM 2 7B lokaal draaien?

Nee. De gewichten zijn niet openbaar vrijgegeven, dus het model is alleen via de API beschikbaar; lokale implementatie is niet mogelijk.

Wat kost WizardLM 2 7B en hoe groot is het contextvenster?

De prijs is $0,06 per miljoen inputtokens en $0,06 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 32.768 tokens.

Hoe verhoudt WizardLM 2 7B zich tot de grotere WizardLM 2-modellen?

Het is de kleinste en snelste variant in de WizardLM 2-familie; Microsoft positioneert het als vergelijkbaar met open-source modellen die ongeveer tien keer zo groot zijn, hoewel de grotere varianten gericht zijn op zwaardere workloads.

WizardLM 2 7B

1931°

#llm #microsoft #chat #budget #snel #schrijven

Draait op Graydient

DeepInfra openen

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

Easy Creator (Prism) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Het beste voor beginners. Krachtige workflows, lage leercurve.

PirateDiffusion Telegram

Onbeperkt · vast bedrag

Maak video's, afbeeldingen, aangepaste chatpersonages en meer.

Pro studio (SpyGlass) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Blader door modellen, render en verfijn vanaf elke browser of telefoon.

Discord bot (Vector)

Onbeperkt · vast bedrag

Voeg Vector toe aan je server of sluit je aan bij de Vector Discord. Maak alles wat je wilt!

Unified Editor Web

Onbeperkt · vast bedrag

Editor voor afbeeldingen en video: render, bewerk, schaal op en meer op één pagina.

Lokale apps Lokaal

Installatie vereist

Installeer lokale programma's als je computer krachtig genoeg is.

ModelDuel Web

Betaal per gebruik

Genereer dezelfde prompt op maximaal 50 checkpoint-/basismodellen tegelijk.

Huur een GPU in de cloud

Graydient Cloud GPU

Onbeperkt · vast bedrag

Vast bedrag, onbeperkt gebruik. Dit model installeer je met één klik.

RunPod Cloud GPU

Per minuut afgerekend

Huur een GPU per minuut en stel het model zelf in.

Gidsen voor dit model

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alle gidsen

microsoft | 32.768 token context | $0.06/M input, $0.06/M output. WizardLM-2 7B is de kleinere variant van Microsoft AI’s nieuwste Wizard model. Het is het snelste en behaalt vergelijkbare prestaties met bestaande open-source leidende modellen die 10x groter zijn.

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

WizardLM 2 7B is Microsoft AI's compacte instapmodel in de WizardLM 2-familie, ontworpen om beter te presteren dan je van een model van deze omvang zou verwachten. Microsoft beweert dat het prestaties levert die vergelijkbaar zijn met open-source modellen die ongeveer tien keer zo groot zijn, wat een gedurfde claim is voor een 7B. Met $0,06 per miljoen tokens in en uit, is het geschikt voor ontwikkelaars die een capabel en goedkoop model nodig hebben voor dagelijkse taken zonder de hoge prijzen van topmodellen te betalen.

Bekend om

Concurrerende prestaties tegenover veel grotere open-source modellen, volgens Microsoft
Zeer lage API-kosten: $0,06 per miljoen tokens in beide richtingen
Snelle inferentie typisch voor 7B-klasse modellen
32.768-token contextvenster dekt de meeste praktische taken

Let op

Gewichten zijn niet openbaar beschikbaar; je bent gebonden aan de API, geen lokale implementatie mogelijk.
Microsoft heeft geen gedetailleerde benchmarkcijfers of een openbaar modelkaart gepubliceerd.
Een 7B-model bereikt nog steeds limieten bij complexe meerstapsredenering of lange documenten.

Het beste voor

Prompts om te proberen

Snelle documentensamenvatting

Hier is een transcript van een vergadering. Vat de belangrijkste genomen beslissingen samen, de verantwoordelijken voor elk actiepunt en eventuele openstaande vragen. Houd het onder de 200 woorden en gebruik opsommingstekens. [plak hier het transcript]

Leg een codefout uit

Ik heb een Python-functie die de drie meest voorkomende woorden in een string moet teruggeven, maar ze in de verkeerde volgorde retourneert. Hier is de code: def top_words(text): from collections import Counter words = text.split() return Counter(words).most_common()[:3] Wat is er mis en hoe los ik het op?

Herschrijf voor duidelijkheid

Herschrijf de volgende alinea zodat deze duidelijk is voor een niet-technische lezer. Vermijd jargon, behoud elke feitelijke bewering en streef naar zinnen van minder dan 20 woorden. De asynchrone event-driven architectuur maakt gebruik van niet-blokkerende I/O-primitieven om de doorvoer te maximaliseren bij hoge gelijktijdigheid en tegelijkertijd de latentievariatie over gedistribueerde service-eindpunten te minimaliseren.

Vergelijk met

GPT-5.6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.20/M invoer, $1.20/M uitvoer
GPT-4o-mini
Alleen API-model
128,000 token context · $0.15/M invoer, $0.60/M uitvoer
Sonar
Alleen API-model
127,072 token context · $1.00/M invoer, $1.00/M uitvoer
GPT-3.5 Turbo (older v0613)
Alleen API-model
4,095 token context · $1.00/M invoer, $2.00/M uitvoer

Meer tekstmodellen van microsoft

Veelgestelde vragen

Kan ik WizardLM 2 7B lokaal draaien?: Nee. De gewichten zijn niet openbaar vrijgegeven, dus het model is alleen via de API beschikbaar; lokale implementatie is niet mogelijk.
Wat kost WizardLM 2 7B en hoe groot is het contextvenster?: De prijs is $0,06 per miljoen inputtokens en $0,06 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 32.768 tokens.
Hoe verhoudt WizardLM 2 7B zich tot de grotere WizardLM 2-modellen?: Het is de kleinste en snelste variant in de WizardLM 2-familie; Microsoft positioneert het als vergelijkbaar met open-source modellen die ongeveer tien keer zo groot zijn, hoewel de grotere varianten gericht zijn op zwaardere workloads.

Oordeel van de kapitein
Een echt goedkoop, snel 7B-model voor dagelijks API-gebruik, vooral beperkt door gesloten gewichten en een dunne publieke documentatie.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Hoe te installeren

Hoe Ollama te installeren en een lokale AI te draaien (Windows, Mac, Linux)

11 okt 2026

DeepInfra openen

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

WizardLM 2 7B is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen, bekijk de populariteitsscore om de trend te zien en open het op PirateDiffusion of BitVector om het te proberen.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm microsoft chat budget snel schrijven

Bladeren op modelfamilie