Mistral Small (Feb '24)
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Mistral Small (Feb '24)

Mistral AI 於 2024 年 2 月發布的小型模型,在效率和性能之間找到了良好平衡。作為 Mistral 早期的重要版本,展示了該公司在小型高效模型方面的技術實力。具備良好的多語言支援和推理能力,為後續的 Small 系列發展奠定了基礎。適合資源受限但需要可靠 AI 能力的應用場景。
智能(較弱)
速度(較快)
輸入支持模態
是否推理模型
32,768
上下文窗口
32,768
最大輸出tokens
-
知識截止

定價

¥1.44 /M tokens
輸入
¥4.32 /M tokens
輸出
¥10.8 /M tokens
混合價格

快速簡單對比

輸入

輸出

Devstral Small (May '25)
¥0.1
Codestral (Jan '25)
¥0.2
Devstral Small
¥0.1

基本參數

Mistral Small (Feb '24)技術參數
參數數量
22,000.0M
上下文長度
32.77k tokens
訓練數據截止日期
開源類別
Proprietary
多模態支持
僅文本
吞吐量
0
發布日期
2024-02-26
響應速度
183.73,997 tokens/s

基準測試分數

以下是Mistral Small (Feb '24)在各種標準基準測試中的表現。這些測試評估了模型在不同任務和領域中的能力。
智能指數
22.92
大語言模型智能水平
編程指數
12.27
AI模型在編程任務上的表現指標
數學指數
28.43
解決數學問題、數學推理或執行數學相關任務的能力指標
MMLU Pro
41.9
大規模多任務多模態理解 - 測試對文本、圖像、音頻和視頻的理解
GPQA
30.2
研究生物理問題評估 - 用鑽石科學級問題測試高級物理知識
HLE
4.4
模型在Hugging Face開放LLM排行榜上的綜合平均分數
LiveCodeBench
11.1
專門評估大型語言模型在實際代碼編寫和解決編程競賽問題能力的評估
SciCode
13.4
模型在科學計算或特定科學領域代碼生成方面的能力
HumanEval
79
AI模型在特定HumanEval基準測試集上獲得的分數
Math 500分數
56.2
在前500個較大、更知名的數學基準測試上的分數
AIME分數
0.7
衡量AI模型解決高難度數學競賽問題能力的指標(特指AIME級別)
AIbase
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