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Mixtral 8x22B Instruct

Mistral AI の大規模な混合専門家モデルで、8 つの専門家からなる 22B 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、パラメータ効率と性能のバランスが良好で、タスクの種類に応じて関連する専門家を動的にアクティブ化できます。指示チューニングバージョンは、指示追従と複雑なタスク処理において優れた性能を発揮します。高性能だが効率も重視する企業レベルのアプリケーション、特に多分野および複雑なタスクシナリオに適しています。
インテリジェンス(比較的弱い)
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
65,384
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
¥21.6 /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 8x22B Instruct技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
65.38k 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
2024-04-17
応答速度
64.34,568 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はMixtral 8x22B 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
26.16
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
16.78
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
27.23
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
53.7
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
33.2
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
4.1
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
14.8
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
18.8
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
72.1
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
54.5
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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