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Mixtral 8x7B Instruct

Mistral AI の古典的な混合専門家モデルで、8 つの専門家からなる 7B パラメータアーキテクチャを採用しています。混合専門家技術により、高性能を維持しつつ効率最適化を実現し、推論ごとに一部の専門家のみをアクティブ化します。指示チューニングバージョンは様々なタスクで優れた性能を発揮し、混合専門家モデルの重要なマイルストーンとなりました。効率的な多任務処理が必要なアプリケーションシナリオに適しており、後の MoE モデル開発の基礎を築きました。
インテリジェンス(弱い)
速度(比較的遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
32,768
コンテキストウィンドウ
-
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥5.04 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Devstral Small (May '25)
¥0.1
Devstral Medium
¥0.4
Devstral
¥0.1

基本パラメータ

Mixtral 8x7B Instruct技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
32.77k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
リリース日
2023-12-11
応答速度
83.3,547 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はMixtral 8x7B Instructの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
16.98
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
4.67
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
14.97
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
38.7
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
29.2
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
4.5
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
6.6
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
2.8
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
1.2
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
29.9
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
-
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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