Mistral 7B v0.3：完整基准性能指南

mistral 7b-v0.3 2024-05-22 Apache 2.0

深入分析 Mistral 7B v0.3 在 MMLU、HumanEval、GSM8K、MATH、BBH 等基准上的表现，包含定价与适用场景。

核心规格

厂商mistral
版本7b-v0.3
发布日期2024-05-22
上下文窗口32768 tokens
输入模态text
输出模态text
许可Apache 2.0
文档https://docs.mistral.ai/

基准测试表现

基准得分单位评测日期备注来源
MMLU72.6%2024-05-225-shot查看
HUMANEVAL68.8pass@12024-05-22—查看
GSM8K69.4%2024-05-220-shot CoT查看
MATH26.7%2024-05-220-shot CoT查看
BBH60.5%2024-05-223-shot CoT查看
GPQA31.2%2024-05-220-shot查看
IFEVAL60.9%2024-05-22prompt_strict查看
ARC88.9%2024-05-22challenge查看
MUSR48.1%2024-05-220-shot查看
WINOGRANDE72.7%2024-05-220-shot查看

定价

项目价格币种
输入$0.18 / MtokUSD
输出$0.18 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://mistral.ai/technology/ · 截至 2024-05-22

合规性

  • 数据驻留: EU
  • SOC2: ✓
  • HIPAA: ✗
  • GDPR: ✓
  • ISO 27001: ✓

Mistral 7B v0.3

模型概述

Mistral 7B v0.3 开源模型, 32K 上下文, 改进 v0.2, 扩展词汇表至 32768, 适合本地部署。

核心规格

厂商版本发布日期上下文窗口输入模态输出模态许可证
Mistral7b-v0.32024-05-2232KtexttextApache 2.0

基准测试表现

基准得分单位备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)72.6%5-shot
HumanEval68.8pass@1—
GSM8K (Grade School Math 8K)69.4%0-shot CoT
MATH26.7%0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard)60.5%3-shot CoT
GPQA31.2%0-shot
IFEval60.9%prompt_strict
ARC88.9%challenge
MUSR48.1%0-shot
WinoGrande72.7%0-shot

定价

输入输出缓存读取缓存写入
————

每百万 token

优势

  • 可靠的通用模型。

劣势

  • 闭源专有模型，不支持自托管。

适用场景

  • 通用对话与问答

参考文献