Mixtral-8×22B-MoE
基础大模型Mixtral-8×22B-MoE
发布时间: 2024-04-17
模型参数（Parameters）
1410.0
最高上下文长度（Context Length）
64K
是否支持中文
不支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
最高上下文输入长度
64K tokens
最长输出结果
未披露
模型类型
基础大模型
发布时间
2024-04-17
模型预文件大小
262GB
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
接口速度
暂无数据
接口价格
输入价格:
- 文本: 暂无数据
- 图片: 暂无数据
- 音频: 暂无数据
- 视频: 暂无数据
- Embedding: 暂无数据
输出价格:
- 文本: 暂无数据
- 图片: 暂无数据
- 音频: 暂无数据
- 视频: 暂无数据
- Embedding: 暂无数据
输入支持的模态
文本
输入不支持
图片
输入不支持
视频
输入不支持
音频
输入不支持
Embedding（向量）
输入不支持
输出支持的模态
文本
输出不支持
图片
输出不支持
视频
输出不支持
音频
输出不支持
Embedding（向量）
输出不支持
Mixtral-8×22B-MoE模型在各大评测榜单的评分
发布机构
MistralAI
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模型介绍
Mixtral-8×7B-MoE是由MistralAI开源的一个MoE架构大语言模型，因为它良好的开源协议和非常好的性能获得了广泛的关注。就在刚才，Mixtral-8×7B-MoE的继任者出现，MistralAI开源了全新的Mixtral-8×22B-MoE大模型。
目前该模型依然是以磁力链接让大家下载，没有提供任何新的消息，不过根据磁链文件信息，有几个简单的信息：
- Mixtral-8×22B-MoE依然是8个专家组成的混合专家大模型；
- 每个专家参数规模220亿，是原来70亿参数的3倍，因此总的参数量达到了1760亿！
- 如果依然是每次激活2个专家，这意味着每次推理的参数规模是440亿，比此前120亿参数规模大幅增加，有理由相信模型能力更强！
- Mixtral-8×7B-MoE模型的输入是32K，而这个模型的配置文件显示，上下文输入达到了64K！上下文长度翻倍！
- 根据这个参数估计，Mixtral-8×22B-MoE模型推理半精度的显存需要350GB！成本非常高！但是按照下载链接的物理文件达到262GB的话，应该是不到300G显存即可！
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