WizardLM 2 7B
1931°
<wizard2-7b>
Ang mga app na sumusuporta sa mga tag ng ModelTrends ay nagpapahintulot sa'yo na patakbuhin/install ang mga modelo sa pamamagitan ng pagkopya ng code na ito sa iyong prompt nang walang setup. Hanapin ang aming icon sa mga app na sumusuporta dito, tulad ng Prism (sa ibaba).
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Easy Creator (Prism) Web
Walang limitasyon · flat fee
Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.
PirateDiffusion Telegram
Walang limitasyon · flat fee
Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.
Pro studio (SpyGlass) Web
Walang limitasyon · flat fee
Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.
Discord bot (Vector)
Walang limitasyon · flat fee
Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!
Unified Editor Web
Walang limitasyon · flat fee
Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.
Mga Lokal na App
Kailangang i-setup
Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.
ModelDuel Web
Bayad kada gamit
Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.
Mga gabay para sa model na ito
Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)
microsoft | 32,768 token context | $0.06/M input, $0.06/M output. Ang WizardLM-2 7B ay ang mas maliit na variant ng pinakabagong Wizard model ng Microsoft AI. Ito ang pinakamabilis at nakakamit ang katulad na performance sa mga umiiral na 10x na mas malalaking open-source na nangungunang mga modelo.
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang WizardLM 2 7B ay compact na entry ng Microsoft AI sa pamilya ng WizardLM 2, na ginawa upang magbigay ng performance na lampas sa kanyang laki. Ayon sa Microsoft, ito ay nakakamit ng performance na katulad ng mga open-source na modelo na halos sampung beses ang laki nito, isang matapang na pahayag para sa isang 7B. Sa halagang $0.06 bawat milyong token papasok at palabas, ito ay angkop para sa mga developer na nangangailangan ng isang mahusay at murang modelo para sa pang-araw-araw na gawain nang hindi kailangang magbayad ng mataas na presyo.
Kilalang-kilala sa
- Kompitibong performance laban sa mas malalaking open-source na modelo, ayon sa Microsoft
- Napakababang gastos sa API: $0.06 bawat milyong token papasok at palabas
- Mabilis na inference na karaniwan sa mga 7B-class na modelo
- 32,768-token na context window na sumasaklaw sa karamihan ng praktikal na gawain
Mag-ingat sa
- Hindi pampublikong available ang mga weights; nakatali ka sa API, walang lokal na deployment.
- Hindi nag-publish ang Microsoft ng detalyadong benchmark numbers o pampublikong model card.
- Ang 7B na modelo ay may limitasyon pa rin sa komplikadong multi-step na pag-iisip o mahahabang dokumento.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Mabilis na buod ng dokumento
Narito ang transcript ng isang pagpupulong. Ibuod ang mga pangunahing desisyon na ginawa, ang mga may-ari na naitalaga sa bawat action item, at anumang hindi pa nasagot na mga tanong. Panatilihin ito sa ilalim ng 200 salita at gumamit ng bullet points.
[ilagay ang transcript dito]
Ipaliwanag ang bug sa code
Mayroon akong Python function na dapat magbalik ng tatlong pinaka-madalas na salita sa isang string, ngunit ibinabalik nito ang mga ito sa maling pagkakasunod. Narito ang code:
def top_words(text):
from collections import Counter
words = text.split()
return Counter(words).most_common()[:3]
Ano ang mali at paano ko ito aayusin?
Isulat muli para sa kalinawan
Isulat muli ang sumusunod na talata upang maging malinaw sa isang hindi teknikal na mambabasa. Bawasan ang jargon, panatilihin ang bawat pahayag na totoo, at sikaping ang mga pangungusap ay hindi lalampas sa 20 salita.
Ang asynchronous event-driven architecture ay gumagamit ng non-blocking I/O primitives upang mapalaki ang throughput sa ilalim ng mataas na concurrency workloads habang pinapaliit ang latency variance sa mga distributed service endpoints.
Ihambing sa
- GPT-5.6 LunaModelong API lang1,050,000 token na konteksto · $0.20/M input, $1.20/M output
- GPT-4o-miniModelong API lang128,000 token na konteksto · $0.15/M input, $0.60/M output
- SonarModelong API lang127,072 token na konteksto · $1.00/M input, $1.00/M output
- GPT-3.5 Turbo (older v0613)Modelong API lang4,095 token na konteksto · $1.00/M input, $2.00/M output
Higit pang mga text model mula sa microsoft
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang WizardLM 2 7B nang lokal?
- Hindi. Hindi inilabas ang mga weights nang publiko, kaya ang modelo ay API-only; walang opsyon para sa lokal na deployment.
- Magkano ang gastos ng WizardLM 2 7B at ano ang context window nito?
- Ang presyo ay $0.06 bawat milyong input tokens at $0.06 bawat milyong output tokens, na may 32,768-token na context window.
- Paano ikinumpara ang WizardLM 2 7B sa mas malalaking WizardLM 2 na mga modelo?
- Ito ang pinakamaliit at pinakamabilis na variant sa pamilya ng WizardLM 2; inilalagay ito ng Microsoft bilang katulad ng mga open-source na modelo na halos sampung beses ang laki nito, bagaman ang mas malalaking variant ay para sa mas mabibigat na gawain.
Hatol ng KapitanIsang tunay na murang, mabilis na 7B para sa pang-araw-araw na paggamit ng API, na pangunahing nililimitahan ng saradong weights at kakaunting pampublikong impormasyon.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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.
Paano nagkakalkula ang score na ito
Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Ang WizardLM 2 7B ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmmicrosoftchatbadyetmabilispagsusulat
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153