phixtral-2x2_8

Modèle expert mixte, surpassant les performances d'un modèle expert unique.

Produit OrdinaireProductivitéModèle expert mixteGénération de texte

phixtral-2x2_8 est le premier modèle expert mixte créé à partir de deux modèles microsoft/phi-2, inspiré de l'architecture mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1. Ses performances dépassent celles de chaque modèle expert individuel. Ce modèle excelle sur plusieurs métriques d'évaluation, notamment AGIEval, GPT4All, TruthfulQA et Bigbench. Il utilise une version personnalisée de la librairie mergekit (branche mixtral) et une configuration spécifique. Les utilisateurs peuvent exécuter Phixtral sur un GPU T4 gratuit avec une précision de 4 bits sur un notebook Colab. Le modèle comporte 4,46 milliards de paramètres et utilise le type de tenseur F16.

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phixtral-2x2_8

phixtral-2x2_8 Dernière situation du trafic

phixtral-2x2_8 Tendance des visites

phixtral-2x2_8 Distribution géographique des visites

phixtral-2x2_8 Sources de trafic

phixtral-2x2_8 Alternatives

phixtral-2x2_8 — Modèle expert mixte, surpassant les performances d'un modèle expert unique.

Skywork-MoE-Base — Modèle expert mixte haute performance avec 146 milliards de paramètres

Générateur Firecrawl LLMs.txt — Outil de génération de fichiers texte intégrés à partir de sites Web pour l'entraînement et l'inférence des LLM

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

olmOCR-7B-0225-preview — olmOCR-7B-0225-preview est un modèle de reconnaissance d'images de documents basé sur Qwen2-VL-7B-Instruct finement ajusté, conçu pour convertir efficacement les documents en texte brut.

Magma-8B — Magma-8B est un modèle d'IA multimodale développé par Microsoft, capable de traiter des entrées image et texte et de générer des sorties textuelles.

ZeroBench — ZeroBench est un benchmark visuel hautement exigeant conçu pour les grands modèles multimodaux contemporains.

SWE-Lancer — SWE-Lancer est un benchmark contenant plus de 1400 tâches d'ingénierie logicielle open source, pour une valeur totale d'un million de dollars.

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M est le plus petit modèle multi-modal au monde, capable de traiter efficacement les entrées image et texte et de générer des sorties textuelles.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à diverses tâches de génération de texte.

AI ContentCraft — AI ContentCraft est un outil de création de contenu multifonctionnel intégrant des capacités de génération de texte, de synthèse vocale et de génération d'images.

Textoon — Textoon est un outil innovant permettant de générer des personnages de dessins animés 2D vivants à partir de descriptions textuelles.

InternLM3 — InternLM3 est un ensemble de modèles axés sur la génération de texte, proposant plusieurs versions optimisées pour répondre à différents besoins.

MiniMax-Text-01 — MiniMax-Text-01 est un puissant modèle linguistique doté de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte allant jusqu'à 4 millions de jetons.

Dria-Agent-a-7B — Un grand modèle linguistique basé sur la série Qwen2.5-Coder, spécialisé dans les applications d'agents.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modèle linguistique de grande taille quantifié, basé sur un modèle spécifique, adapté aux tâches de traitement du langage naturel.

InternVL2_5-38B-MPO — Série de modèles InternVL2.5-MPO, basée sur InternVL2.5 et l'optimisation des préférences mixtes, démontrant des performances exceptionnelles.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Modèle d'évaluation open source pour la détection des hallucinations, basé sur l'architecture Llama-3, avec 70 milliards de paramètres.

CAG — Méthode d'amélioration des modèles linguistiques ne nécessitant pas de recherche en temps réel, améliorant l'efficacité de génération grâce au préchargement d'un cache de connaissances.

Eurus-2-7B-PRIME — Modèle linguistique de 7 milliards de paramètres, entraîné avec la méthode PRIME et conçu pour améliorer les capacités de raisonnement.

llmstxt-generator — Outil permettant de générer des fichiers texte intégrant le contenu de sites web pour l'entraînement et l'inférence de modèles LLM.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — Modèle d'évaluation des hallucinations open source

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-AWQ — Modèle de génération bilingue développé par LG AI Research

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modèle d'évaluation des hallucinations open source

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

HuatuoGPT-o1-7B — Grand modèle linguistique spécialisé dans le domaine médical, conçu pour le raisonnement médical avancé

HuatuoGPT-o1-8B — Modèle linguistique de grande taille (LLM) avancé pour le domaine médical