WizardLM 2 7B
1931°
<wizard2-7b>
Apps que suportam as tags do ModelTrends permitem que você execute/instale modelos copiando este código no seu prompt, sem precisar configurar nada. Procure nosso ícone em apps que suportam, como o Prism (abaixo).
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microsoft | contexto de 32.768 tokens | $0,06/M entrada, $0,06/M saída. WizardLM-2 7B é a variante menor do modelo Wizard mais recente da Microsoft AI. É o mais rápido e alcança desempenho comparável com modelos open-source líderes existentes 10x maiores.
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
WizardLM 2 7B é a entrada compacta da Microsoft AI na família WizardLM 2, construída para superar suas limitações de tamanho. A Microsoft afirma que ele alcança desempenho comparável a modelos open-source aproximadamente dez vezes maiores, o que é uma afirmação ousada para um 7B. Com custo de $0,06 por milhão de tokens de entrada e saída, é ideal para desenvolvedores que precisam de um modelo capaz e barato para tarefas do dia a dia, sem pagar preços de ponta.
Conhecido por
- Desempenho competitivo contra modelos open-source muito maiores, segundo a Microsoft
- Custo de API muito baixo: $0,06 por milhão de tokens em cada direção
- Inferência rápida típica de modelos da classe 7B
- Janela de contexto de 32.768 tokens cobre a maioria das tarefas práticas
Fique atento a
- Pesos não estão disponíveis publicamente; você fica preso à API, sem implantação local.
- A Microsoft não publicou números detalhados de benchmark nem um cartão público do modelo.
- Um modelo 7B ainda terá limitações em raciocínio complexo de múltiplas etapas ou trabalhos com documentos longos.
Melhor para
Sugestões para tentar
Resumo rápido de documento
Aqui está a transcrição de uma reunião. Resuma as decisões principais tomadas, os responsáveis atribuídos a cada ação e quaisquer perguntas não resolvidas. Mantenha o texto com menos de 200 palavras e use tópicos.
[cole a transcrição aqui]
Explique um bug no código
Tenho uma função Python que deveria retornar as três palavras mais frequentes em uma string, mas ela as retorna na ordem errada. Aqui está o código:
def top_words(text):
from collections import Counter
words = text.split()
return Counter(words).most_common()[:3]
O que está errado e como corrigir?
Reescrever para clareza
Reescreva o seguinte parágrafo para que fique claro para um leitor não técnico. Corte o jargão, mantenha todas as afirmações factuais e use frases com menos de 20 palavras.
A arquitetura assíncrona orientada a eventos aproveita primitivas de I/O não bloqueantes para maximizar o throughput sob cargas de alta concorrência enquanto minimiza a variação de latência entre pontos de serviço distribuídos.
Comparar com
- GPT-5.6 LunaModelo apenas para APIContexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.20/M, saída $1.20/M
- GPT-4o-miniModelo apenas para APIContexto de 128,000 tokens · entrada $0.15/M, saída $0.60/M
- SonarModelo apenas para APIContexto de 127,072 tokens · entrada $1.00/M, saída $1.00/M
- GPT-3.5 Turbo (older v0613)Modelo apenas para APIContexto de 4,095 tokens · entrada $1.00/M, saída $2.00/M
Mais modelos de texto de microsoft
Perguntas frequentes
- Posso rodar o WizardLM 2 7B localmente?
- Não. Os pesos não foram liberados publicamente, então o modelo é apenas via API; implantação local não é uma opção.
- Quanto custa o WizardLM 2 7B e qual é a janela de contexto?
- O preço é $0,06 por milhão de tokens de entrada e $0,06 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 32.768 tokens.
- Como o WizardLM 2 7B se compara aos modelos maiores da família WizardLM 2?
- É a variante menor e mais rápida da família WizardLM 2; a Microsoft o posiciona como comparável a modelos open-source cerca de dez vezes maiores, embora as variantes maiores sejam destinadas a cargas de trabalho mais pesadas.
Veredito do capitãoUm 7B genuinamente barato e rápido para uso diário via API, limitado principalmente por pesos fechados e pouca documentação pública.
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
WizardLM 2 7B é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM, veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência e abra-o no PirateDiffusion ou BitVector para experimentar.
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