要点如下

• 刚刚， Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 大小，128k 上下文，与 Llama 3.1 不相上下。

• 支持包括法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、阿拉伯语、印地语、俄语、中文、日语和韩语在内的数十种语言

• 支持 Function Calling 和 Retrieval

• 开源地址: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407

• 可用于研究和非商业用途，商用需获取许可

• 在线使用：https://chat.mistral.ai/chat

• 开发者平台：https://console.mistral.ai/

• 云服务：可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上调用

简单使用

可在这里使用：https://chat.mistral.ai/chat

不够聪明啊，ahhhhhh

版本特色

• 多语言设计：支持多种语言，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文、日语、韩语、葡萄牙语、荷兰语和波兰语。

• 精通代码：熟练掌握 80 多种编程语言，如 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash 等。还熟悉一些更具体的语言，如 Swift 和 Fortran。

• Agent 支持：原生支持 Function Calling 和 JSON 输出。

• 好的推理：数学和推理能力远超前代，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 不相上下

• 128k 上下文：，加之在 la Plateforme 实施的输出限制模式，大大促进了应用开发和技术栈的现代化。

• 开源许可：允许用于研究和非商业用途的使用和修改。

推理测试

表现远超之前的 Mistral Large，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 相媲美

代码生成测试

MultiPL-E 性能测试

GSM8K（8-shot）和 MATH（0-shot，无 CoT）测试

语言覆盖

 官方给的图，剑指 Meta

语言性能测试

更多信息

按 Mistral 的说法，他们会围绕以下模型在 la Plateforme 上进行后续整合：

• 通用模型：Mistral Nemo 和 Mistral Large

• 专业模型：Codestral 和 Embed

其中 Mistral NeMo 是一款与 NVIDIA 合作开发的 12B 模型，一周前发布的，具体参见：https://mistral.ai/news/mistral-nemo/

同时，Mistral 的 Large2 模型已可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上进行调用。更多的安排参考：