WizardLM 2 7B
1931°
<wizard2-7b>
Les applications qui supportent les tags ModelTrends vous permettent d'exécuter/installer des modèles en copiant ce code dans votre prompt sans aucune configuration. Cherchez notre icône dans les applications qui le supportent, comme Prism (ci-dessous).
Lancer ce modèle
Offres / Pub
Easy Creator (Prism) Web
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Idéal pour les débutants. Flux de travail puissants, courbe d'apprentissage faible.
PirateDiffusion Telegram
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Éditeur pour images et vidéos : générez, modifiez, améliorez et plus encore sur une seule page.
Applications locales
Nécessite une configuration
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ModelDuel Web
Paiement à l'usage
Génère la même invite sur jusqu'à 50 modèles checkpoint/base en même temps.
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microsoft | contexte de 32 768 tokens | 0,06 $/M entrée, 0,06 $/M sortie. WizardLM-2 7B est la variante plus petite du dernier modèle Wizard de Microsoft AI. Il est le plus rapide et atteint des performances comparables aux modèles open-source leaders existants 10 fois plus grands.
Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
WizardLM 2 7B est l'entrée compacte de Microsoft AI dans la famille WizardLM 2, conçue pour dépasser ses limites. Microsoft affirme qu'il atteint des performances comparables à des modèles open source environ dix fois plus grands, ce qui est une affirmation audacieuse pour un modèle 7B. À 0,06 $ par million de tokens en entrée et sortie, il convient aux développeurs qui ont besoin d'un modèle performant et économique pour les tâches quotidiennes sans payer des prix de pointe.
Connu pour
- Performance compétitive face à des modèles open source beaucoup plus grands, selon Microsoft
- Coût API très bas : 0,06 $ par million de tokens dans les deux sens
- Inférence rapide typique des modèles de classe 7B
- Fenêtre de contexte de 32 768 tokens couvrant la plupart des tâches pratiques
Attention à
- Les poids ne sont pas disponibles publiquement ; vous êtes lié à l'API, pas de déploiement local.
- Microsoft n'a pas publié de chiffres détaillés de benchmark ni de fiche modèle publique.
- Un modèle 7B atteindra toujours ses limites sur le raisonnement complexe en plusieurs étapes ou le travail sur de longs documents.
Idéal pour
Prompts à essayer
Résumé rapide de document
Voici la transcription d'une réunion. Résumez les décisions clés prises, les responsables assignés à chaque action, et les questions non résolues. Restez en dessous de 200 mots et utilisez des puces.
[coller la transcription ici]
Expliquer un bug dans le code
J'ai une fonction Python censée retourner les trois mots les plus fréquents dans une chaîne, mais elle les renvoie dans le mauvais ordre. Voici le code :
def top_words(text):
from collections import Counter
words = text.split()
return Counter(words).most_common()[:3]
Quel est le problème et comment le corriger ?
Réécrire pour plus de clarté
Réécrivez le paragraphe suivant pour qu'il soit clair pour un lecteur non technique. Éliminez le jargon, conservez toutes les affirmations factuelles, et visez des phrases de moins de 20 mots.
L'architecture événementielle asynchrone exploite des primitives d'E/S non bloquantes pour maximiser le débit sous des charges à haute concurrence tout en minimisant la variance de latence entre les points de service distribués.
Comparer avec
- GPT-5.6 LunaModèle uniquement APIContexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.20/M, sortie $1.20/M
- GPT-4o-miniModèle uniquement APIContexte de 128,000 tokens · entrée $0.15/M, sortie $0.60/M
- SonarModèle uniquement APIContexte de 127,072 tokens · entrée $1.00/M, sortie $1.00/M
- GPT-3.5 Turbo (older v0613)Modèle uniquement APIContexte de 4,095 tokens · entrée $1.00/M, sortie $2.00/M
Plus de modèles de texte de microsoft
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter WizardLM 2 7B localement ?
- Non. Les poids ne sont pas publiquement disponibles, donc le modèle est uniquement accessible via API ; le déploiement local n'est pas possible.
- Quel est le coût de WizardLM 2 7B et quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?
- Le tarif est de 0,06 $ par million de tokens en entrée et 0,06 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte de 32 768 tokens.
- Comment WizardLM 2 7B se compare-t-il aux modèles WizardLM 2 plus grands ?
- C'est la variante la plus petite et la plus rapide de la famille WizardLM 2 ; Microsoft le positionne comme comparable à des modèles open source environ dix fois plus grands, bien que les variantes plus grandes soient destinées à des charges de travail plus lourdes.
Verdict du capitaineUn modèle 7B vraiment économique et rapide pour un usage API quotidien, limité principalement par des poids fermés et un faible historique public.
Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.
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.
Comment ce score se calcule
Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.
Glossaire : les termes utilisés ici
- Score de chaleur
- Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
- Plancher
- Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
- Équivalents de téléchargement
- Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
- Échelle logarithmique
- On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
- Likes
- Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
- Taux d’adoption
- Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
- Mesuré et estimé
- Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
- Seeder
- Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
- AI Horde
- Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
- Sites de génération
- Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
- Tokens OpenRouter
- Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modèle complet (checkpoint)
- Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
- LoRA et embedding
- Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
- Famille et poids
- La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
- Âge
- Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
- Boost de la famille
- Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
- Score de remplacement
- Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
- Nouveau ! (période de grâce)
- Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
- Tendance
- Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
- Modèle typique
- Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
WizardLM 2 7B est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM, consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance et ouvrez-le sur PirateDiffusion ou BitVector pour l'essayer.
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