Mistral 7B 指令版 v0.2
6389°
<mistral2-7b>
支援 ModelTrends 標籤的應用程式，讓你只要在提示詞中複製這段程式碼就能執行或安裝模型，無需設定。請在支援的應用程式中尋找我們的圖示，例如下方的 Prism。
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本模型的指南
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開放權重、開源與僅API：你到底能做什麼
什麼是 GGUF 檔案？量化模型解說（Q4、Q8、fp8、NF4）
mistralai | 32,768 代幣上下文 | 輸入 $0.06/千，輸出 $0.06/千。Mistral-7B-Instruct-v0.2 大型語言模型（LLM）是 Mistral-7B-v0.2 生成文本模型的指令微調版本，使用多種公開可用的對話數據集進行訓練。
船長筆記
2026-10-13 的筆記
Mistral 7B Instruct v0.2 是 Mistral AI 推出的小型指令調教模型，基於公開對話數據微調，擁有 32,768 代幣上下文窗口。每百萬輸入輸出代幣均為 $0.06，屬於托管模型中較便宜的選擇。適合需要具備能力且低成本的通用聊天模型的開發者和愛好者，無需前沿系統的複雜負擔。
以...聞名
- 異常低廉價格：輸入與輸出皆為每百萬代幣 $0.06。
- 32,768 代幣上下文，對 7B 級模型來說不錯。
- 基於多元公開對話數據調教的指令遵循能力。
- 在日常聊天與輕量寫作任務中表現超出預期。
注意
- 此列表未提供權重下載連結，本地部署選項不明。
- 7B 模型在複雜推理、長篇分析與困難編碼任務上有實際限制。
- Mistral 後續版本已推出，性能超越此版本。
可嘗試的提示詞
快速文件摘要
將以下會議記錄摘要成五點重點，每點不超過 20 字。聚焦決策與指派行動。最後加一句整體結論。
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清晰改寫
將下段文字改寫成非技術讀者易懂的白話文。保留所有事實，刪除術語，句子不超過 20 字。段落如下：『非同步事件驅動架構利用非阻塞 I/O，在並發負載下最大化吞吐量。』
簡單說明概念
向懂試算表但未學過機器學習的人解釋變壓器神經網路如何運作。用比喻，字數不超過 200 字，避免使用「神經」、「層」和「矩陣」等詞。
比較
- Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506開放權重模型128,000 代幣上下文 · $0.07/M 輸入，$0.20/M 輸出
- Mixtral 8x7B Instruct v0.1開放權重模型32,768 代幣上下文 · $0.54/M 輸入，$0.54/M 輸出
- GPT-5.6 Luna僅限 API 模型1,050,000 代幣上下文 · $0.20/M 輸入，$1.20/M 輸出
- GPT-4o-mini僅限 API 模型128,000 代幣上下文 · $0.15/M 輸入，$0.60/M 輸出
更多來自 mistralai 的文字模型
常見問題
- 我可以本地運行 Mistral 7B Instruct v0.2 嗎？
- 此列表未提供權重下載連結，故本地部署尚未確認；請查閱 Mistral AI 官方渠道了解下載可用性。
- 價格和上下文窗口多大？
- API 價格為每百萬輸入與輸出代幣各 $0.06，上下文窗口為 32,768 代幣。
- v0.2 與其他 Mistral 7B 版本有何不同？
- v0.2 是基於 Mistral-7B-v0.2 基礎模型微調的指令版本，訓練資料涵蓋比 v0.1 更廣泛的公開對話數據；Mistral 後續已推出更大且性能更佳的版本。
船長評語一款真正便宜且有能力的小型模型 — 適合聊天與輕量寫作，重任請另覓他途。
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #87 Hottest Text / LLM text model
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這個分數是怎麼累積的
這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據，所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字，讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據，細項就會顯示在這裡。
詞彙表：這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（檢查點）
- 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新！(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。
Mistral 7B 指令版 v0.2 是 Text / LLM 系列的文字模型,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Text / LLM 模型比較、查看熱度分數了解趨勢,並在 PirateDiffusion 或 BitVector 上試用。
依模型系列瀏覽
Text / LLM 模型
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2
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3
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3
Iris 模型
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MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
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Ideogram 模型
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Krea2 模型
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Qwen 模型
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Qwen2 模型
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Ltx2 模型
153