核心规格

厂商	other
版本	nous-hermes-2-mixtral-8x7b
发布日期	2024-02-19
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://huggingface.co/models

基准测试表现

基准	得分	单位	评测日期	备注	来源
MMLU	81.4	%	2024-02-19	5-shot	查看
HUMANEVAL	78.7	pass@1	2024-02-19	—	查看
GSM8K	82.5	%	2024-02-19	0-shot CoT	查看
MATH	42.6	%	2024-02-19	0-shot CoT	查看
BBH	72.4	%	2024-02-19	3-shot CoT	查看
GPQA	35.1	%	2024-02-19	0-shot	查看
IFEVAL	75.3	%	2024-02-19	prompt_strict	查看
ARC	94.5	%	2024-02-19	challenge	查看
MUSR	57.4	%	2024-02-19	0-shot	查看
WINOGRANDE	82.1	%	2024-02-19	0-shot	查看

定价

项目	价格	币种
输入	$0.5 / Mtok	USD
输出	$0.5 / Mtok	USD
缓存读	$0 / Mtok	USD
缓存写	$0 / Mtok	USD

数据来源: https://huggingface.co/models · 截至 2024-02-19

合规性

数据驻留: self-host
SOC2: ✗
HIPAA: ✗
GDPR: ✗
ISO 27001: ✗

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B

模型概述

NousResearch Hermes 2 Mixtral 8x7B 微调模型, 32K 上下文, 基于 Mixtral 8x7B, 改进指令遵循能力。

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
Other	nous-hermes-2-mixtral-8x7b	2024-02-19	32K	text	text	Apache 2.0

基准测试表现

基准	得分	单位	备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)	81.4	%	5-shot
HumanEval	78.7	pass@1	—
GSM8K (Grade School Math 8K)	82.5	%	0-shot CoT
MATH	42.6	%	0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard)	72.4	%	3-shot CoT
GPQA	35.1	%	0-shot
IFEval	75.3	%	prompt_strict
ARC	94.5	%	challenge
MUSR	57.4	%	0-shot
WinoGrande	82.1	%	0-shot

定价

输入	输出	缓存读取	缓存写入
—	—	—	—

每百万 token

优势

MMLU 得分 81.4，知识推理能力强。

劣势

闭源专有模型，不支持自托管。

适用场景

代码生成与调试

参考文献

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B 文档地址
发布日期: 2024-02-19
厂商: Other