Robocikowo>ROBOCIKOWO
Mixtral 8x22B

Mixtral 8x22B

8x22B v0.1 · Rodzina: Mistral
Otwarty (Apache 2.0) model SMoE Mistral AI: 141 mld parametrów (39 mld aktywne), kontekst 64K, natywne function calling, mocny w matematyce i kodzie.
✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open sourceLLMModel używający narzędzi📁 Mistral
Okno kontekstowe
64K
tokenów
Parametry
141B total / 39B active
parametrów
Data premiery
17 kwietnia 2024
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

Mixtral 8x22B to otwarty model językowy typu rzadkiej mieszaniny ekspertów (Sparse Mixture-of-Experts, SMoE) opracowany przez Mistral AI i udostępniony 17 kwietnia 2024 r. Ma 141 miliardów parametrów łącznie, z czego przy każdym tokenie aktywowanych jest jedynie 39 miliardów, co zapewnia znacznie szybszą inferencję niż w gęstych modelach o podobnej jakości.

Model obsługuje okno kontekstowe o długości 64K tokenów oraz jest natywnie wielojęzyczny — biegły w języku angielskim, francuskim, włoskim, niemieckim i hiszpańskim. Wyróżnia się mocnymi zdolnościami matematycznymi i programistycznymi, a także natywną obsługą wywoływania funkcji (function calling).

Mixtral 8x22B został udostępniony na licencji Apache 2.0 — jednej z najbardziej liberalnych licencji open source — z wagami do pobrania oraz dostępem przez platformę la Plateforme (konsolę Mistral AI). Można go zatem uruchamiać zarówno lokalnie, jak i w chmurze.

W testach wersja instruowana osiąga 90,8% na GSM8K (8-shot) oraz 44,6% na benchmarku MATH (maj@4). Model przewyższa LLaMA 2 70B na benchmarkach wielojęzycznych (francuski, niemiecki, hiszpański, włoski) i osiąga czołowe wyniki w zadaniach programistycznych (HumanEval, MBPP).

Klasyfikacja
LLMModel używający narzędzi
Rodzina: Mistral
Dostęp i wdrożenie
PobieranieAPIHostowane
LokalnieChmura
Wagi: Open source
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 64K
🧩 Parametry: 141B total / 39B active
Narzędzia · ✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
64K
tokenów
Parametry
141B total / 39B active
parametrów
Licencja
Apache 2.0
Wymagania sprzętowe
Model z otwartymi wagami (Apache 2.0) do pobrania; 141 mld parametrów łącznie wymaga wielu GPU o dużej pamięci VRAM do lokalnej inferencji (rzadka aktywacja 39 mld przyspiesza działanie). Dostępny także przez platformę Mistral AI (la Plateforme) w chmurze.
Funkcje:Używanie narzędziFine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie matematyczne
Zdolność modelu do rozwiązywania zadań matematycznych wymagających wieloetapowego rozumowania — równania, dowody, kombinatoryka, geometria, rachunek różniczkowy, zadania konkursowe.
Kategoria: reasoning
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Przestrzeganie instrukcji
Precyzyjne wypełnianie wskazówek zawartych w prompcie: format odpowiedzi, długość, styl, ograniczenia (np. 'odpowiedz w sześciu słowach'). GPT-5.1 znacząco poprawił tę zdolność względem GPT-5.
Kategoria: language

Wyniki benchmarków

2 benchmarki
GSM8K
accuracy · 8-shot (wersja instruowana)
90.8%
📄 Mistral AI — Mixtral 8x22B (mistral.ai/news/mixtral-8x22b)
MATH
maj@4 · wersja instruowana
44.6%
📄 Mistral AI — Mixtral 8x22B (mistral.ai/news/mixtral-8x22b)

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)
Techniki trenowania (Training Techniques)