MPT-7B
MPT-7B (MosaicML) foi lançado em 05/05/2023. No ranking de capacidade da Epoch AI (ECI), está em 252º lugar entre 267 modelos, com 94,73.
Onde o MPT-7B se destaca e onde fica atrás, pelos números
O MPT-7B tem resultado publicado em 11 provas compiladas pela Epoch AI. A régua aqui é a geração: a posição dele entre os modelos lançados entre 08/08/2022 e 03/08/2023 que fizeram a mesma prova. Contra o acervo inteiro, que tem modelos de 2023, um lançamento recente fica no topo de quase tudo, e isso não diz nada.
Onde se destaca
Provas em que fica no terço de cima da própria geração.
Não fica no terço de cima da geração em nenhuma prova com 6 ou mais modelos comparados.
Onde fica atrás
Provas em que fica na metade de baixo da própria geração.
Ver as 11 provas, uma a uma
| Prova | Nota | Na geração | No geral | Recorde da prova |
|---|---|---|---|---|
| MMLU | 30,8% | 19º / 23 | 86º / 92 | 88,1% GPT-4o (May 2024) |
| ARC (AI2) | 42,6% | 19º / 25 | 49º / 65 | 95,3% DeepSeek-V3 (Mar 2025) |
| WinoGrande | 68,6% | 16º / 23 | 42º / 61 | 89,2% Llama 3.1-405B |
| GSM8K | 9,1% | 17º / 18 | 52º / 54 | 92,0% GPT-4 (Mar 2023) |
| HellaSwag | 76,4% | 14º / 24 | 31º / 51 | 95,3% GPT-4 (Mar 2023) |
| PIQA | 80,6% | 9º / 23 | 23º / 43 | 88,7% GPT-4o mini |
| BoolQ | 75,0% | 18º / 25 | 31º / 42 | 90,9% PaLM 2-L |
| BIG-Bench Hard | 35,6% | 14º / 18 | 34º / 41 | 89,2% Gemini 1.5 Pro (Sept 2024) |
| OpenBookQA | 51,4% | 14º / 21 | 24º / 32 | 88,0% phi-3-mini 3.8B |
| TriviaQA | 61,6% | 17º / 17 | 29º / 32 | 87,6% Llama 2-70B |
| LAMBADA | 70,0% | 11º / 13 | 16º / 20 | 79,8% Falcon-180B |
Em cada prova vale o melhor nível de esforço que o modelo fez, como no ranking. Fonte das notas: Epoch AI, sob CC BY 4.0.
Com quem comparar o MPT-7B
Os modelos de outros laboratórios mais próximos em capacidade e lançados na mesma época, no máximo dois por laboratório. Clique em qualquer um para ver a página dele.
| Modelo | Laboratório | ECI | ELO | LiveBench | Lançamento |
|---|---|---|---|---|---|
| Baichuan 2-7B | Baichuan | 96,45 | n/d | n/d | 20/09/2023 |
| DeepSeek Coder 33B | DeepSeek | 96,45 | n/d | n/d | 02/11/2023 |
| Falcon-7B | Technology Innovation Institute | 95,23 | n/d | n/d | 24/04/2023 |
| vicuna-13b-v1.1 | 94,80 | n/d | n/d | 12/04/2023 | |
| MPT-7B | MosaicML | 94,73 | n/d | n/d | 05/05/2023 |
| XGen-7B | Salesforce | 93,54 | n/d | n/d | 27/06/2023 |
| Qwen-1_8B | 93,07 | n/d | n/d | 30/11/2023 |
MPT-7B ou vicuna-13b-v1.1?
O vicuna-13b-v1.1 é o modelo de outro laboratório mais próximo do MPT-7B em capacidade. Nas 8 provas que os dois fizeram, o placar é este:
| Prova | MPT-7B | vicuna-13b-v1.1 |
|---|---|---|
| GSM8K | 9,1% | 28,1% |
| OpenBookQA | 51,4% | 33,0% |
| HellaSwag | 76,4% | 57,8% |
| BIG-Bench Hard | 35,6% | 43,0% |
| BoolQ | 75,0% | 83,5% |
| PIQA | 80,6% | 77,4% |
| WinoGrande | 68,6% | 70,8% |
| ARC (AI2) | 42,6% | 43,2% |
Placar sem peso: cada prova conta um ponto, seja de matemática, seja de programação. O ponto marca quem foi melhor em cada linha.
Os outros modelos da MosaicML
Os modelos do mesmo laboratório mais próximos no tempo, do mais novo para o mais antigo.
| Modelo | Lançamento | ECI | ELO | LiveBench | Acesso |
|---|---|---|---|---|---|
| MPT-30B | 22/06/2023 | 100,76 | n/d | n/d | Open weights (unrestricted) |
| MPT-7B | 05/05/2023 | 94,73 | n/d | n/d | Open weights (unrestricted) |
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O que as pessoas perguntam sobre o MPT-7B
Qual a posição do MPT-7B no ranking de IA?
No AI Benchmark da ROO3, ordenado pelo ECI da Epoch AI, o MPT-7B está em 252º lugar entre 267 modelos, com ECI de 94,73. O ECI é um índice composto que junta vários benchmarks difíceis numa escala só. A posição muda quando sai modelo novo, e a página é apurada seis vezes por dia.
O MPT-7B é melhor que o vicuna-13b-v1.1?
Nas 8 provas que os dois fizeram e que a Epoch AI compilou, o MPT-7B fica à frente em 3, atrás em 5 e empata em 0. É uma comparação prova a prova, sem peso: uma vitória em matemática conta igual a uma em programação. Para escolher entre os dois, vale olhar as provas que se parecem com o seu uso.
De onde vêm os números desta página?
Das mesmas três fontes do ranking, todas com licença aberta: Epoch AI (ECI e provas individuais, CC BY 4.0), Arena (ELO de preferência humana, CC BY 4.0) e LiveBench (média geral, CC BY-SA 4.0). A ROO3 não mede modelo nenhum. Quando a página traz número publicado pelo próprio fabricante, ele aparece na análise escrita, dito como sendo do fabricante, e nunca entra no ranking.
De onde vem cada número
Epoch AI, "AI Benchmarking Hub". Publicado em epoch.ai. Dados sob licença CC BY 4.0, reordenados por roo3.co.
Leaderboard da Arena (LMArena), do dataset público lmarena-ai/leaderboard-dataset no Hugging Face, sob licença CC BY 4.0. Não somos afiliados à Arena.
LiveBench, da equipe do LiveBench, publicado em livebench.ai sob licença CC BY-SA 4.0. A média geral é recalculada por roo3.co com a mesma conta do site (média das categorias), e esses números seguem sob CC BY-SA 4.0. Não somos afiliados ao LiveBench.
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