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AI 新贵 Mistral 发布旗舰大模型，消费者对这款文本生成模型评价怎样？ - 知乎
4 在输出代码的方式上，Mistral-Large表现得更不“懒惰”：它不会尝试解释下一步要做什么，而是立即输出相应的代码。 总的来说，这两大语言模型在许多方面有相似之处，但Mistral-Large似乎在效率和代码生成直接性等方面有所优化。
如何看MistralAI开源Mistral-7B-v0. 2，是否值得升级？ - 知乎
近日，Mistral AI再次引领开源潮流，发布了Mistral-7B v0 2基础模型，这不仅是对之前版本的升级，更是在性能与功能上的一次质的飞跃。 Mistral-7B v0 2不仅将上下文长度由4K扩展至惊人的32K，还在多个维度上进行了优化与调整，证实了其作为开源界性能巨兽的地位。
法国初创公司 Mistral AI 发布首个生成式人工智能模型，该模型有哪些亮点？ - 知乎
继Mistral-7B后，Mistral AI再度发布了开源MoE模型Mixtral 8x7B，进一步巩固了其在AI行业的领先地位。 虽然Mistral AI的名气可能尚不及OpenAI，但其技术实力使其成为OpenAI的强有力竞争者，也 是欧洲在全球AI竞争中取得突破的重要象征。
Mistral AI 发布 Mistral Small 3. 1，该模型的最大创新点是什么？
为此，Mistral AI发布了 Mistral Small 3 1 的 base 和 instruct 检查点，以支持模型的进一步下游定制。 Mistral Small 3 1 可用于需要多模态理解的各种企业和消费者应用程序，例如文档验证、诊断、设备上图像处理、用于质量检查的目视检查、安全系统中的对象检测、基于
如何看待MistralAI开源全球首个基于混合专家技术的大模型Mistral-8x7B-MoE? - 知乎
这样下去，还让大家怎么搞，只能靠蒙的时候，指路明灯出现了：Mistral 这个拿了一个多亿美金的浓眉大眼的家伙，一看就是个好人，先是放了个 7B 的模型震撼了一把，接下来嘛，好家伙，直接一个卫星啊！ 可以说在开源上，处于 LLM 的指引方向。
在现有的开源大模型中，哪些模型更少的对敏感信息进行审查？ - 知乎
在24年11月这个节点，开源大模型中审核极少而且性能极好的是12 6B的Mistral nemo及各种微调版本 虽然Mistral nemo现在论能力已经明显落后同级别的qwen2 5 14b，但是发布时的24年7月，社区中很多人测评的结果是他能打平很多当时的20b甚至30B模型，中文能力也不弱，放在当下能力也不算落后（关健是22b的
Mistral AI 宣布将推出新模型，性能将超越 DeepSeek，其可能在哪些方面实现突破？ - 知乎
Mistral OCR 的技术突破 Saba拥有240亿参数，专注于阿拉伯语与多种印度语言的理解与应用，并且在性能与推理速度上取得平衡，相较于更大规模的模型，能够以较低的计算资源提供准确的回应。
目前有什么可以本地部署的大模型推荐? - 知乎
由上图可看到，通过modelscope也可以几乎下载所有开源大模型，包括零一万物、百川、通义千问等等。 比如chatglm2-6b，代表它的模型名称为chatglm2，参数量为60亿。 二、如何判断本地硬件资源是否满足大模型的需求？ 首先要搞清楚，本地可以部署什么大模型，取决于你的硬件配置（尤其关注你GPU的
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2005-2009
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