Mistral AI发布其最新旗舰模型Mistral Large 2，该模型拥有1230亿参数，128k上下文窗口，具备强大的多语言支持和高级函数调用功能，覆盖包括中文在内的10余种语言及80多种编码语言。在多任务语言理解测试MMLU中，Mistral Large 2的准确率高达84%，显著优于Llama 3.1 70B。在训练过程中，Mistral AI着重于减少模型产生的“幻觉”，提升代码生成和推理能力的准确性。Mistral Large 2目前通过Mistral平台提供访问，适用于非商业用途，商业应用需获取Mistral的商业许可。这一发布标志着AI模型在高性能与成本效益之间寻求平衡的趋势，展示了在不牺牲性能的前提下，如何实现更经济高效的模型开发。

Mistral Large 2，一款由开源巨头Mistral发布的最新旗舰模型，以123B参数量挑战Llama 3.1的405B。该模型在编码、数学和多语言等专业领域表现出色，能与SOTA模型直接竞争，并支持单节点部署，成本效率、速度和性能俱佳。Mistral Large 2在本地部署难度远低于Llama 3.1，用户仅需96GB内存即可运行，生成速度虽不及Llama 3.1，但已大幅优化。模型在多语言理解与生成上也有显著提升，支持数十种自然语言及80多种编程语言。其在MMLU测试上的表现与GPT-4、Llama 3.1相当，将模型性能/成本的Pareto最优边界进一步拓展。Mistral Large 2已在HuggingFace仓库公开，支持研究和非商业用途，商业部署需取得许可。

开源大模型Mistral Large 2强势推出，以123B参数量，仅用三分之一的参数，性能媲美甚至超越了405B参数的Llama 3.1及GPT-4o、Claude 3 Opus等闭源模型。Mistral Large 2在代码和数学推理能力上表现出色，拥有128k的上下文窗口，支持多种自然语言及编...

法国人工智能初创公司Mistral于7月25日发布了其旗舰AI模型Mistral Large 2，该模型拥有1230亿个参数，显著增强了代码生成、数学和推理能力，并支持80多种编程语言及数十种语言。Mistral Large 2在MMLU上的准确度达到84.0%，在多语言支持、代码生成和推理方面表现出色。此外，Mistral强调在训练过程中减少了模型的幻觉问题，使其在不确定时能够诚实回应。此模型主要面向非商业研究领域开放，商业用户需购买单独的许可和使用协议。Mistral Large 2的性能接近GPT-4级别，在多项基准测试中表现出色，与Llama 3.1-405和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet性能相当。Mistral表示将继续优化成本效益、速度和性能，并增加高级功能如高级函数调用和检索，以满足用户构建高性能人工智能应用的需求。