Model
.ai
memantau model AI terbuka
Panduan untuk model ini
Semua panduan
mistralai | konteks 32,768 token | $0.54/M input, $0.54/M output. Mixtral adalah model bahasa besar campuran pakar (LLM) dari Mistral AI. Ini adalah model pembelajaran mesin terkini menggunakan campuran 8 model pakar (MoE) 7b. Semasa inferens, 2 pakar dipilih. Seni bina ini membolehkan model besar menjadi pantas dan murah semasa inferens. Mixtral-8x7B mengatasi Llama 2 70B pada kebanyakan penanda aras.
Mixtral 8x7B Instruct v0.1 adalah model campuran-pakar dari Mistral AI yang mengarahkan setiap token melalui 2 daripada 8 sub-rangkaian pakar 7B, mengekalkan inferens pantas dan murah sambil memberikan prestasi melebihi kelas beratnya. Pada harga $0.54 setiap sejuta token masuk dan keluar, ia lebih murah daripada kebanyakan model dengan keupayaan setanding. Ia sesuai untuk pembangun dan pasukan yang mahukan output serba guna yang kukuh tanpa membayar harga tinggi.

Dikenali untuk

  • Seni bina MoE memberikan kelajuan dan kecekapan kos yang luar biasa pada tahap keupayaan ini.
  • Mengatasi Llama 2 70B pada kebanyakan penanda aras walaupun kos inferens lebih rendah.
  • Harga simetri rata: kos input dan output sama.
  • Tetingkap konteks 32,768 token mengendalikan dokumen panjang dan perbualan berbilang pusingan.

Berhati-hati dengan

  • Berat model tidak tersedia secara terbuka di sini; anda mengaksesnya melalui API sahaja.
  • Model lebih baru telah meningkatkan tahap — patut dibandingkan sebelum membuat keputusan.

Arahan untuk cuba

Refaktor fungsi yang berselerak
Berikut adalah fungsi Python yang berfungsi tetapi sukar dibaca. Refaktor untuk kejelasan, tambah docstring, dan terangkan setiap perubahan yang anda buat: def proc(d,t,x=None): r=[] for i in d: if i['type']==t: if x is None atau i['val']>x: r.append(i) return r
Hujah kedua-dua pihak
Berikan saya dua perenggan pendek tentang kerja jarak jauh: satu yang membuat hujah terkuat untuk kehadiran pejabat sepenuh masa, satu lagi yang membuat hujah terkuat menentangnya. Jangan beri editorial atau nyatakan pemenang.
Ringkaskan dan ekstrak
Baca transkrip mesyuarat berikut dan hasilkan: (1) ringkasan tiga ayat, (2) senarai keputusan yang dibuat dalam bentuk peluru, (3) senarai soalan terbuka dalam bentuk peluru. Transkrip: [lekatkan teks anda di sini — buang baris ini dan gantikan dengan teks sebenar sebelum menghantar]

Bandingkan dengan

  • Mistral 7B Instruct v0.2
    Model berat terbuka
    konteks 32,768 token · Input $0.06/M, output $0.06/M
  • Mistral Large
    Model hanya API
    konteks 128,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
  • GPT-4o-mini (2024-07-18)
    Model hanya API
    konteks 128,000 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
  • Qwen-Plus
    Model hanya API
    konteks 1,000,000 token · Input $0.26/M, output $0.78/M
Lebih banyak model teks dari mistralai

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Mixtral 8x7B Instruct secara tempatan?
Berat model tidak tersedia melalui senarai ini, jadi anda tidak boleh menjalankannya secara tempatan di sini. Kuantisasi GGUF komuniti wujud di tempat lain, tetapi Mistral AI tidak menerbitkan berat terbuka melalui halaman ini.
Berapa kos Mixtral 8x7B Instruct dan berapa besar tetingkap konteksnya?
Harga adalah $0.54 setiap sejuta token untuk input dan output, dengan tetingkap konteks 32,768 token.
Bagaimana Mixtral 8x7B berbeza daripada model 7B standard?
Ia menggunakan seni bina campuran-pakar dengan 8 rangkaian pakar; semasa inferens hanya 2 aktif setiap token, memberikannya profil kelajuan dan kos model 7B sambil menyamai atau mengatasi model padat yang jauh lebih besar seperti Llama 2 70B pada penanda aras.
Keputusan Kapten
Perdagangan kos-prestasi yang bijak dari 2023 yang masih layak untuk kerja API yang berhemat bajet.
Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Mixtral 8x7B Instruct v0.1 di ModelTrends.ai: Heat 5,445°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Bagaimana skor ini dijumlahkan
Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.
Glosari: istilah yang digunakan di sini
Skor heat
Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai
7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun
Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log
Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka
Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan
Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan
Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder
Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde
Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan
Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter
Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint)
Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding
Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat
Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur
Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga
Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian
Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran)
Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend
Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa
Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.