WizardLM 2 7B
1931°
<wizard2-7b>
Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
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Apps locales
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Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
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microsoft | contexto de 32,768 tokens | $0.06/M entrada, $0.06/M salida. WizardLM-2 7B es la variante más pequeña del último modelo Wizard de Microsoft AI. Es el más rápido y logra un rendimiento comparable con modelos líderes de código abierto 10 veces más grandes.
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
WizardLM 2 7B es la entrada compacta de Microsoft AI en la familia WizardLM 2, diseñada para rendir por encima de su clase de peso. Microsoft afirma que alcanza un rendimiento comparable a modelos de código abierto aproximadamente diez veces más grandes, lo cual es una afirmación audaz para un 7B. Con un costo de $0.06 por millón de tokens de entrada y salida, es adecuado para desarrolladores que necesitan un modelo capaz y barato para tareas cotidianas sin pagar precios de vanguardia.
Conocido por
- Rendimiento competitivo frente a modelos de código abierto mucho más grandes, según Microsoft
- Costo API muy bajo: $0.06 por millón de tokens en cada dirección
- Inferencia rápida típica de modelos clase 7B
- Ventana de contexto de 32,768 tokens que cubre la mayoría de tareas prácticas
Cuidado con
- Los pesos no están disponibles públicamente; estás atado a la API, no hay despliegue local.
- Microsoft no ha publicado números detallados de benchmarks ni una ficha técnica pública.
- Un modelo 7B seguirá teniendo límites en razonamiento complejo de múltiples pasos o trabajo con documentos largos.
Prompts para probar
Resumen rápido de documento
Aquí tienes la transcripción de una reunión. Resume las decisiones clave tomadas, los responsables asignados a cada acción y las preguntas sin resolver. Mantén el resumen en menos de 200 palabras y usa viñetas.
[pega la transcripción aquí]
Explicar un error en código
Tengo una función en Python que debería devolver las tres palabras más frecuentes en una cadena, pero las devuelve en orden incorrecto. Aquí está el código:
def top_words(text):
from collections import Counter
words = text.split()
return Counter(words).most_common()[:3]
¿Qué está mal y cómo lo arreglo?
Reescribir para claridad
Reescribe el siguiente párrafo para que sea claro para un lector no técnico. Elimina jerga, conserva todas las afirmaciones fácticas y apunta a oraciones de menos de 20 palabras.
La arquitectura asincrónica orientada a eventos aprovecha primitivas de E/S no bloqueantes para maximizar el rendimiento bajo cargas de alta concurrencia mientras minimiza la variación de latencia en puntos finales de servicios distribuidos.
Comparar con
- GPT-5.6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.20/M entrada, $1.20/M salida
- GPT-4o-miniModelo solo APIContexto de 128,000 tokens · $0.15/M entrada, $0.60/M salida
- SonarModelo solo APIContexto de 127,072 tokens · $1.00/M entrada, $1.00/M salida
- GPT-3.5 Turbo (older v0613)Modelo solo APIContexto de 4,095 tokens · $1.00/M entrada, $2.00/M salida
Más modelos de texto de microsoft
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar WizardLM 2 7B localmente?
- No. Los pesos no se han publicado, por lo que el modelo es solo API; el despliegue local no es una opción.
- ¿Cuánto cuesta WizardLM 2 7B y cuál es la ventana de contexto?
- El precio es $0.06 por millón de tokens de entrada y $0.06 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 32,768 tokens.
- ¿Cómo se compara WizardLM 2 7B con los modelos más grandes de WizardLM 2?
- Es la variante más pequeña y rápida de la familia WizardLM 2; Microsoft la posiciona como comparable a modelos de código abierto unas diez veces más grandes, aunque las variantes mayores están dirigidas a cargas de trabajo más pesadas.
Veredicto del capitánUn 7B genuinamente barato y rápido para uso diario en API, limitado principalmente por pesos cerrados y un registro público escaso.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
WizardLM 2 7B es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153