昨晚，號稱「歐洲 OpenAI」的 Mistral AI， 發佈了其最新的頂級文本生成模型 Mistral Large。
這一模型具備頂級的推理能力，可用於處理複雜的的多語言推理任務，涵蓋文本理解、轉換和代碼生成。
簡單畫重點：
附上體驗地址：https://chat.mistral.ai/chat
Mistral AI 又放大招
Mistral Large 在多項基準測試中表現優異，成為全球排名第二的可通過 API 廣泛使用的模型，僅次於 GPT-4，並將其他主流模型甩在身後。
與 LLaMA 2 70B、GPT-4、Claude 2、Gemini Pro 1.0 等一眾主流模型對比，Mistral Large 在推理能力上展現出強大的實力。
在 MMLU、Hellas、WinoG 等多項常識和推理的基準測試中，Mistral Large 緊隨 GPT-4 之後，遠超其他模型。
在法語、德語、西班牙語和意大利語的 HellaSwag、Arc Challenge 和 MMLU 基準測試中，Mistral Large 的表現明顯優於 LLaMA 2 70B。
在編碼和數學任務中，Mistral Large 同樣表現出色。多項基準測試依然是遙遙領先。
此外，Mistral AI 還發布了針對延遲和成本優化的新模型 Mistral Small，性能超越 Mixtral 8x7B，但延遲更低。
在 Mistral AI 看來，Mistral Small 將是一個介於開源模型和旗艦模型之間的理想中間選擇，享有與 Mistral Large 相同的創新優勢，尤其是在 RAG（檢索增強生成）啓用和函數調用方面。
不過，Mistral Small 模型宣稱的低延遲特性與 Mixtral 8x7B 相比提升有限，但其成本卻顯著增加，其中輸入成本高出 2.8 倍，輸出成本更是高達 8.5 倍。
Mistral Large 現已在 La Plateforme 和 Azure 平台上可用，並集成到了 Le Chat 中。Le Chat（法語直譯為貓）是一個類似 ChatGPT 的 AI 聊天機器人，支持多語言交流。
用户可以在 Mistral Small、Mistral Large 以及 Mistral Next 三種不同的模型之間進行選擇。不過，Le Chat 並不支持實時聯網功能。
發佈後不久，由於湧入體驗的人羣數量超出預期，Le Chat 直接崩潰了，截至發稿前，Le Chat 已恢復運行。
我們也第一時間體驗了一下 Le Chat。取決於語言本身的複雜性和接受訓練數據的數量和質量， Le Chat 在英文方面的表達能力較強，在其他語言方面，表達能力可能會因語言而異。
面對中文腦筋急轉彎的拷問，Mistral Large 明顯有點懵，緩了好一陣都沒給出答案。
問題：蝴蝶，螞蟻， 蜘蛛， 蜈蚣，他們一起工作，最後哪一個沒有領到酬勞?
但換成英文，它就立馬變身解題高手，答案條理清晰，邏輯滿分，上升到「以人類為中心的工作和獎勵視角」，但中文語境的腦筋急轉彎可不按常理出牌，畢竟「蜈蚣」不受祿。
雞兔同籠問題對 Mistral Large 來説，還沒到小菜一碟的程度。線性方程組一擺，回答倒是很快就出來了，但答案中 16 只雞和 19 只兔子並不正確。
問題：雞兔同籠，共 35 只頭，94 只腳，問雞兔各多少？
小模型，大作為
Mistral AI 成立於去年 5 月份，公司員工僅 25 人，但其大語言模型早已在 Hugging Face 上名聲大噪。
此前，我們曾報道過它發佈了 Mixtral 8x7B，這款模型一經推出，瞬間引爆了開源界，讓無數開發者夜不能寐。
雖然只有 46.7B 的參數規模， 擅長以小博大的 Mixtral 8x7B 在眾多基準測試中的表現卻能與 Llama 2 70B 和 GPT-3.5 媲美，甚至在某些測試中還略勝一籌。
Mistral AI 的成功秘訣在於它巧妙地融合了 AI 領域的三大核心要素—人才、數據、算力。
《經濟學人》透露，Mistral AI 創始人和技術骨幹均來自法國精英技術學院，並在 Google 和 Meta 等科技巨頭的研究實驗室積累了寶貴的業界經驗。他們是全球為數不多，真正掌握如何培訓前沿模型技術的專家。
其次，數據是 Mistral AI 成功的另一個法寶。Mistral 在模型數據培訓上獨具匠心，例如，模型能夠有效地過濾掉重複或無意義的信息，使得模型更加精簡高效，參數規模僅數十億。
這就意味着，普通用户甚至可以在自己的個人電腦上輕鬆運行 Mistral AI 的模型。
對於 Mistral Large 的到來，圖靈獎得主 Yann LeCun、以及英偉達高級科學家 Jim Fan 等一眾大佬也紛紛在 X 上送上了祝賀。
目前，Mistral AI 的估值已經超過 20 億美元，其背後的投資陣容的豪華程度，與世界頂級企業相比也毫不遜色。
從美國頂尖的風投公司如光速創投、紅點創投、指數創投，到硅谷的風險投資巨頭 a16z、英偉達、Salesforce、法國巴黎銀行等，都對 Mistral AI 青睞有加。經過數輪融資，Mistral AI 也早已邁入了 AI 獨角獸的行列。
微軟昨天也宣佈與 Mistral AI 建立新的合作伙伴關係，承諾和 Mistral AI 之間的合作集中在以下三個關鍵領域：
但微軟這一舉動遭到了網友的質疑。X 用户 @osxzxso 暗諷微軟試圖採取一種「盤根錯節」的策略來壟斷市場。馬斯克也在評論區以哭笑不得的表情包表示贊同。
值得一提的是，細心的網友觀察到，在 Mistral AI 推出新模型之後，其官方網站上關於對開源社區承諾的相關內容已經悄然消失，且新模型也不支持開源。
但 Mistral CEO Mensch 在接受《華爾街日報》採訪時表示， Mistral AI 並未違背開源的初衷，而是採用同時推進商業化戰略和維持開源承諾的雙重策略。
資料來源：愛範兒（ifanr）
這一模型具備頂級的推理能力，可用於處理複雜的的多語言推理任務，涵蓋文本理解、轉換和代碼生成。
簡單畫重點：
- 32K 的上下文窗口，精準提取大型文檔信息。
- 精確的指令跟隨能力，便於開發者定製審核策略。
- 支持函數調用和輸出模式限制，助力應用開發規模化和技術棧現代化。
- 原生支持英語、法語、西班牙語、德語和意大利語，對語法和文化背景有深刻理解。
附上體驗地址：https://chat.mistral.ai/chat
Mistral AI 又放大招
Mistral Large 在多項基準測試中表現優異，成為全球排名第二的可通過 API 廣泛使用的模型，僅次於 GPT-4，並將其他主流模型甩在身後。
與 LLaMA 2 70B、GPT-4、Claude 2、Gemini Pro 1.0 等一眾主流模型對比，Mistral Large 在推理能力上展現出強大的實力。
在 MMLU、Hellas、WinoG 等多項常識和推理的基準測試中，Mistral Large 緊隨 GPT-4 之後，遠超其他模型。
在法語、德語、西班牙語和意大利語的 HellaSwag、Arc Challenge 和 MMLU 基準測試中，Mistral Large 的表現明顯優於 LLaMA 2 70B。
在編碼和數學任務中，Mistral Large 同樣表現出色。多項基準測試依然是遙遙領先。
此外，Mistral AI 還發布了針對延遲和成本優化的新模型 Mistral Small，性能超越 Mixtral 8x7B，但延遲更低。
在 Mistral AI 看來，Mistral Small 將是一個介於開源模型和旗艦模型之間的理想中間選擇，享有與 Mistral Large 相同的創新優勢，尤其是在 RAG（檢索增強生成）啓用和函數調用方面。
不過，Mistral Small 模型宣稱的低延遲特性與 Mixtral 8x7B 相比提升有限，但其成本卻顯著增加，其中輸入成本高出 2.8 倍，輸出成本更是高達 8.5 倍。
Mistral Large 現已在 La Plateforme 和 Azure 平台上可用，並集成到了 Le Chat 中。Le Chat（法語直譯為貓）是一個類似 ChatGPT 的 AI 聊天機器人，支持多語言交流。
用户可以在 Mistral Small、Mistral Large 以及 Mistral Next 三種不同的模型之間進行選擇。不過，Le Chat 並不支持實時聯網功能。
發佈後不久，由於湧入體驗的人羣數量超出預期，Le Chat 直接崩潰了，截至發稿前，Le Chat 已恢復運行。
我們也第一時間體驗了一下 Le Chat。取決於語言本身的複雜性和接受訓練數據的數量和質量， Le Chat 在英文方面的表達能力較強，在其他語言方面，表達能力可能會因語言而異。
面對中文腦筋急轉彎的拷問，Mistral Large 明顯有點懵，緩了好一陣都沒給出答案。
問題：蝴蝶，螞蟻， 蜘蛛， 蜈蚣，他們一起工作，最後哪一個沒有領到酬勞?
但換成英文，它就立馬變身解題高手，答案條理清晰，邏輯滿分，上升到「以人類為中心的工作和獎勵視角」，但中文語境的腦筋急轉彎可不按常理出牌，畢竟「蜈蚣」不受祿。
雞兔同籠問題對 Mistral Large 來説，還沒到小菜一碟的程度。線性方程組一擺，回答倒是很快就出來了，但答案中 16 只雞和 19 只兔子並不正確。
問題：雞兔同籠，共 35 只頭，94 只腳，問雞兔各多少？
引用這是一個經典的數學問題，可以使用線性方程組來解決。接着我們讓 ChatGPT 給 Mistral Large 出一道數學測試題，上上強度，但整體表現不錯：
假設雞的數量為 x，兔子的數量為 y，則可以列出以下兩個方程：
1. x + y = 35 (雞和兔子的總數量為 35 只)
2. 2x + 4y = 94 (雞有 2 只腳，兔子有 4 只腳，所以總共有 94 只腳)
將第一個方程中的 x 表示為 y 的函數，得到 x = 35 – y，代入第二個方程中得到：
2(35 – y) + 4y = 94
解方程得到 y = 19，代入 x = 35 – y，得到 x = 16。
因此，雞有 16 只，兔子有 19 只。
可以用同樣的方法解決後兩個問題，答案都是雞有 16 只，兔子有 19 只。
小模型，大作為
Mistral AI 成立於去年 5 月份，公司員工僅 25 人，但其大語言模型早已在 Hugging Face 上名聲大噪。
此前，我們曾報道過它發佈了 Mixtral 8x7B，這款模型一經推出，瞬間引爆了開源界，讓無數開發者夜不能寐。
雖然只有 46.7B 的參數規模， 擅長以小博大的 Mixtral 8x7B 在眾多基準測試中的表現卻能與 Llama 2 70B 和 GPT-3.5 媲美，甚至在某些測試中還略勝一籌。
Mistral AI 的成功秘訣在於它巧妙地融合了 AI 領域的三大核心要素—人才、數據、算力。
《經濟學人》透露，Mistral AI 創始人和技術骨幹均來自法國精英技術學院，並在 Google 和 Meta 等科技巨頭的研究實驗室積累了寶貴的業界經驗。他們是全球為數不多，真正掌握如何培訓前沿模型技術的專家。
其次，數據是 Mistral AI 成功的另一個法寶。Mistral 在模型數據培訓上獨具匠心，例如，模型能夠有效地過濾掉重複或無意義的信息，使得模型更加精簡高效，參數規模僅數十億。
這就意味着，普通用户甚至可以在自己的個人電腦上輕鬆運行 Mistral AI 的模型。
對於 Mistral Large 的到來，圖靈獎得主 Yann LeCun、以及英偉達高級科學家 Jim Fan 等一眾大佬也紛紛在 X 上送上了祝賀。
目前，Mistral AI 的估值已經超過 20 億美元，其背後的投資陣容的豪華程度，與世界頂級企業相比也毫不遜色。
從美國頂尖的風投公司如光速創投、紅點創投、指數創投，到硅谷的風險投資巨頭 a16z、英偉達、Salesforce、法國巴黎銀行等，都對 Mistral AI 青睞有加。經過數輪融資，Mistral AI 也早已邁入了 AI 獨角獸的行列。
微軟昨天也宣佈與 Mistral AI 建立新的合作伙伴關係，承諾和 Mistral AI 之間的合作集中在以下三個關鍵領域：
引用超算基礎結構：微軟將通過 Azure AI 超算基礎結構支持 Mistral AI，用於 AI 訓練和推理工作負載。
擴展市場：微軟和 Mistral AI 將通過 Azure AI Studio 中的 MaaS 和 Azure 機器學習模型目錄，向客户提供 Mistral AI 的高級模型。
AI 研發：微軟和 Mistral AI 將探索合作，為指定的客户開發專有模型，甚至包括歐洲公共部門的工作負載。
但微軟這一舉動遭到了網友的質疑。X 用户 @osxzxso 暗諷微軟試圖採取一種「盤根錯節」的策略來壟斷市場。馬斯克也在評論區以哭笑不得的表情包表示贊同。
引用Spreading Nutella on both sides of the bread I see
我看到在麪包的兩面都塗了花生醬
值得一提的是，細心的網友觀察到，在 Mistral AI 推出新模型之後，其官方網站上關於對開源社區承諾的相關內容已經悄然消失，且新模型也不支持開源。
但 Mistral CEO Mensch 在接受《華爾街日報》採訪時表示， Mistral AI 並未違背開源的初衷，而是採用同時推進商業化戰略和維持開源承諾的雙重策略。
引用顯然，在構建商業模式和保持我們的開源價值觀之間，我們需要找到一個細小的平衡點。我們希望發明新事物和新的架構，同時也希望向我們的客户提供更多可銷售的產品。
資料來源：愛範兒（ifanr）
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