Bisakah saya menjalankan WizardLM 2 7B secara lokal?

Tidak. Bobot model tidak dirilis secara publik, jadi model ini hanya tersedia melalui API; tidak ada opsi untuk menjalankan secara lokal.

Berapa biaya WizardLM 2 7B dan berapa besar jendela konteksnya?

Harga adalah $0,06 per juta token input dan $0,06 per juta token output, dengan jendela konteks 32.768 token.

Bagaimana perbandingan WizardLM 2 7B dengan model WizardLM 2 yang lebih besar?

Ini adalah varian terkecil dan tercepat dalam keluarga WizardLM 2; Microsoft memposisikannya setara dengan model open-source yang sekitar sepuluh kali lebih besar, meskipun varian yang lebih besar ditujukan untuk beban kerja yang lebih berat.

WizardLM 2 7B

1931°

#llm #microsoft #obrolan #anggaran #cepat #menulis

Berjalan di Graydient

Buka DeepInfra

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

Easy Creator (Prism) Web

Tak terbatas · biaya tetap

Terbaik untuk pemula. Alur kerja yang kuat, kurva pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Tak terbatas · biaya tetap

Buat video, gambar, persona chat kustom, dan lainnya.

Pro studio (SpyGlass) Web

Tak terbatas · biaya tetap

Jelajahi model, render, dan perbaiki dari browser atau ponsel mana pun.

Discord bot (Vector)

Tak terbatas · biaya tetap

Tambahkan Vector ke servermu atau gabung Discord Vector. Buat apa saja!

Unified Editor Web

Tak terbatas · biaya tetap

Editor untuk gambar dan video: render, edit, tingkatkan kualitas, dan lainnya dalam satu halaman.

Aplikasi lokal

Perlu pengaturan

Install program lokal kalau komputermu punya hardware yang cukup.

ModelDuel Web

Bayar per penggunaan

Hasilkan prompt yang sama pada hingga 50 model checkpoint/base sekaligus.

Sewa GPU di cloud

Graydient Cloud GPU

Tak terbatas · biaya tetap

Biaya tetap, penggunaan tanpa batas. Model ini terpasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Dikenakan per menit

Sewa GPU per menit dan atur model sendiri.

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

microsoft | konteks 32.768 token | $0,06/M input, $0,06/M output. WizardLM-2 7B adalah varian lebih kecil dari model Wizard terbaru Microsoft AI. Ini adalah yang tercepat dan mencapai performa sebanding dengan model sumber terbuka terkemuka yang 10x lebih besar.

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

WizardLM 2 7B adalah entri ringkas Microsoft AI dalam keluarga WizardLM 2, dirancang untuk memberikan performa di atas kelasnya. Microsoft mengklaim model ini mencapai performa yang sebanding dengan model open-source yang ukurannya sekitar sepuluh kali lebih besar, sebuah klaim berani untuk model 7B. Dengan biaya $0,06 per juta token masuk dan keluar, model ini cocok untuk pengembang yang membutuhkan model yang mumpuni dan murah untuk tugas sehari-hari tanpa harus membayar harga tinggi.

Dikenal untuk

Performa kompetitif dibandingkan model open-source yang jauh lebih besar, menurut Microsoft
Biaya API sangat rendah: $0,06 per juta token masuk dan keluar
Inferensi cepat khas model kelas 7B
Jendela konteks 32.768 token mencakup sebagian besar tugas praktis

Waspadai

Bobot model tidak tersedia secara publik; Anda terikat pada API, tidak bisa menjalankan secara lokal.
Microsoft belum mempublikasikan angka benchmark terperinci atau kartu model publik.
Model 7B tetap memiliki batasan pada penalaran multi-langkah kompleks atau pekerjaan dokumen panjang.

Terbaik untuk

Prompt untuk dicoba

Ringkasan dokumen cepat

Berikut adalah transkrip rapat. Ringkas keputusan utama yang dibuat, pemilik yang ditugaskan untuk setiap item tindakan, dan pertanyaan yang belum terselesaikan. Jaga agar ringkasan di bawah 200 kata dan gunakan poin-poin. [tempel transkrip di sini]

Jelaskan bug kode

Saya memiliki fungsi Python yang seharusnya mengembalikan tiga kata paling sering dalam sebuah string, tetapi mengembalikannya dalam urutan yang salah. Berikut kodenya: def top_words(text): from collections import Counter words = text.split() return Counter(words).most_common()[:3] Apa yang salah dan bagaimana cara memperbaikinya?

Tulis ulang untuk kejelasan

Tulis ulang paragraf berikut agar jelas bagi pembaca non-teknis. Hilangkan jargon, pertahankan setiap klaim faktual, dan usahakan kalimat di bawah 20 kata. Arsitektur event-driven asinkron memanfaatkan primitif I/O non-blocking untuk memaksimalkan throughput di bawah beban kerja dengan konkurensi tinggi sambil meminimalkan variasi latensi di seluruh titik layanan terdistribusi.

Bandingkan dengan

GPT-5.6 Luna
Model hanya API
konteks 1,050,000 token · $0.20/M input, $1.20/M output
GPT-4o-mini
Model hanya API
konteks 128,000 token · $0.15/M input, $0.60/M output
Sonar
Model hanya API
konteks 127,072 token · $1.00/M input, $1.00/M output
GPT-3.5 Turbo (older v0613)
Model hanya API
konteks 4,095 token · $1.00/M input, $2.00/M output

Model teks lain dari microsoft

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan WizardLM 2 7B secara lokal?: Tidak. Bobot model tidak dirilis secara publik, jadi model ini hanya tersedia melalui API; tidak ada opsi untuk menjalankan secara lokal.
Berapa biaya WizardLM 2 7B dan berapa besar jendela konteksnya?: Harga adalah $0,06 per juta token input dan $0,06 per juta token output, dengan jendela konteks 32.768 token.
Bagaimana perbandingan WizardLM 2 7B dengan model WizardLM 2 yang lebih besar?: Ini adalah varian terkecil dan tercepat dalam keluarga WizardLM 2; Microsoft memposisikannya setara dengan model open-source yang sekitar sepuluh kali lebih besar, meskipun varian yang lebih besar ditujukan untuk beban kerja yang lebih berat.

Putusan Kapten
Model 7B yang benar-benar murah dan cepat untuk penggunaan API sehari-hari, kendalanya terutama bobot tertutup dan catatan publik yang minim.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

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

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Cara memasang

Cara Menginstal Ollama dan Menjalankan AI Lokal (Windows, Mac, Linux)

Model Serupa

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

WizardLM 2 7B adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya, lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya, dan buka di PirateDiffusion atau BitVector untuk mencobanya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm microsoft obrolan anggaran cepat menulis

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model