Bolehkah saya jalankan WizardLM 2 7B secara tempatan?

Tidak. Berat model tidak diterbitkan secara awam, jadi model ini hanya melalui API; penyebaran tempatan tidak tersedia.

Berapa kos WizardLM 2 7B dan berapa besar tetingkap konteksnya?

Harga adalah $0.06 setiap sejuta token input dan $0.06 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 32,768 token.

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

Ia adalah varian terkecil dan terpantas dalam keluarga WizardLM 2; Microsoft meletakkannya setanding dengan model sumber terbuka sekitar sepuluh kali ganda saiznya, walaupun varian lebih besar ditujukan untuk beban kerja lebih berat.

WizardLM 2 7B

1931°

#llm #microsoft #sembang #bajet #pantas #penulisan

Berjalan di Graydient

Buka DeepInfra

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

Easy Creator (Prism) Web

Tanpa had · yuran tetap

Terbaik untuk pemula. Aliran kerja yang kuat, lengkung pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Tanpa had · yuran tetap

Cipta video, imej, persona sembang tersuai, dan banyak lagi.

Pro studio (SpyGlass) Web

Tanpa had · yuran tetap

Layari model, render dan perbaiki dari mana-mana pelayar atau telefon.

Discord bot (Vector)

Tanpa had · yuran tetap

Tambah Vector ke pelayan anda atau sertai Discord Vector. Cipta apa sahaja!

Unified Editor Web

Tanpa had · yuran tetap

Editor untuk imej dan video: render, sunting, tingkatkan dan banyak lagi dalam satu halaman.

Aplikasi tempatan

Perlu tetapan

Pasang program tempatan kalau komputer kau cukup kuat.

ModelDuel Web

Bayar ikut guna

Jana arahan yang sama pada sehingga 50 model checkpoint/asas sekaligus.

Sewa GPU di awan

Graydient Cloud GPU

Tanpa had · yuran tetap

Bayaran tetap, penggunaan tanpa had. Model ini dipasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Caj mengikut minit

Sewa GPU mengikut minit dan pasang model sendiri.

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (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 model Wizard terkini Microsoft AI. Ia adalah yang terpantas dan mencapai prestasi setanding dengan model sumber terbuka terkemuka yang 10x lebih besar.

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

WizardLM 2 7B adalah model padat dari Microsoft AI dalam keluarga WizardLM 2, dibina untuk memberikan prestasi melebihi kelas beratnya. Microsoft mendakwa ia mencapai prestasi yang setanding dengan model sumber terbuka yang kira-kira sepuluh kali ganda saiznya, satu dakwaan berani untuk model 7B. Pada harga $0.06 setiap sejuta token masuk dan keluar, ia sesuai untuk pembangun yang memerlukan model mampu dan murah untuk tugasan harian tanpa membayar harga tinggi.

Dikenali untuk

Prestasi kompetitif berbanding model sumber terbuka yang jauh lebih besar, menurut Microsoft
Kos API sangat rendah: $0.06 setiap sejuta token masuk dan keluar
Inferens pantas tipikal model kelas 7B
Tetingkap konteks 32,768 token meliputi kebanyakan tugasan praktikal

Berhati-hati dengan

Berat model tidak tersedia secara awam; anda terikat dengan API, tiada penyebaran tempatan.
Microsoft tidak menerbitkan nombor penanda aras terperinci atau kad model awam.
Model 7B masih akan menghadapi had pada penalaran berbilang langkah yang kompleks atau kerja dokumen panjang.

Terbaik untuk

Arahan untuk cuba

Ringkasan dokumen cepat

Berikut adalah transkrip mesyuarat. Ringkaskan keputusan utama yang dibuat, pemilik yang ditugaskan untuk setiap item tindakan, dan sebarang soalan yang belum diselesaikan. Kekalkan di bawah 200 patah perkataan dan gunakan poin peluru. [lekatkan transkrip di sini]

Terangkan pepijat kod

Saya ada fungsi Python yang sepatutnya mengembalikan tiga perkataan paling kerap dalam satu rentetan, tetapi ia mengembalikannya dalam susunan yang salah. Berikut adalah kodnya: def top_words(text): from collections import Counter words = text.split() return Counter(words).most_common()[:3] Apa yang salah dan bagaimana saya betulkannya?

Tulis semula untuk kejelasan

Tulis semula perenggan berikut supaya jelas untuk pembaca bukan teknikal. Potong jargon, kekalkan setiap kenyataan fakta, dan sasarkan ayat di bawah 20 patah perkataan. The asynchronous event-driven architecture leverages non-blocking I/O primitives to maximise throughput under high-concurrency workloads while minimising latency variance across distributed service endpoints.

Bandingkan dengan

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

Lebih banyak model teks dari microsoft

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan WizardLM 2 7B secara tempatan?: Tidak. Berat model tidak diterbitkan secara awam, jadi model ini hanya melalui API; penyebaran tempatan tidak tersedia.
Berapa kos WizardLM 2 7B dan berapa besar tetingkap konteksnya?: Harga adalah $0.06 setiap sejuta token input dan $0.06 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 32,768 token.
Bagaimana WizardLM 2 7B dibandingkan dengan model WizardLM 2 yang lebih besar?: Ia adalah varian terkecil dan terpantas dalam keluarga WizardLM 2; Microsoft meletakkannya setanding dengan model sumber terbuka sekitar sepuluh kali ganda saiznya, walaupun varian lebih besar ditujukan untuk beban kerja lebih berat.

Keputusan Kapten
Model 7B yang benar-benar murah dan pantas untuk penggunaan API harian, terhad terutamanya oleh berat tertutup dan rekod awam yang nipis.

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

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 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.

Cara memasang

Cara Pasang Ollama dan Jalankan AI Tempatan (Windows, Mac, Linux)

Model serupa

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

WizardLM 2 7B ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain, semak skor habanya untuk melihat trendnya, dan bukanya di PirateDiffusion atau BitVector untuk mencubanya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm microsoft sembang bajet pantas penulisan

Layari mengikut keluarga model