Mistral Large 2开源：1230亿参数，性能直逼Llama 3.1，上演神仙打架！

当前，Meta和Mistral AI都在大型语言模型领域展开竞争。其中，Meta发布了Llama3.1，而Mistral AI则推出了性能更强大的Mistral Large 2，它支持多达1230种语言，并具备处理128k上下文窗口的能力，这使得它在处理长文本方面超越了Llama3.1。

Mistral Large2的特性

Mistral Large2拥有128k的上下文窗口，能够处理复杂的推理、转换、代码生成和编辑等任务，同时还支持包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash在内的80多种编程语言的代码生成。

Mistral Large2在多语言理解方面表现出色，它能够无缝处理各种语言的任务，包括从1230多种语言中检索信息，确保在不同文化背景下都能提供高质量的响应。它在Mistral模型系列中处于领先地位，超越了其他同类产品，并在推理和知识方面表现出卓越的能力。

性能亮点：

在性能方面，Mistral Large2在多个基准测试中都取得了优异的成绩，例如在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中达到了84.0%的准确率，这证明了其在复杂问题解决方面的强大能力。

代码能力对比

与Codestral22B和Codestral Mamba等专业代码模型相比，Mistral Large2在代码生成方面的表现同样出色，甚至可以与GPT-4o、Claude3 Opus和Llama3 405B等顶级模型相媲美。

安全措施增强

Mistral Large2在安全性和负责任使用方面也进行了优化，通过增强的风险缓解措施和对不安全内容的严格控制，确保模型在生成内容时的安全性和可靠性。在基准测试中，该模型展现出了卓越的公平性，有助于减少偏见和提高整体用户体验。

语言处理能力

Mistral Large2擅长处理各种语言任务，包括翻译、总结、语法纠正、文本分类以及生成多种语言的代码。它在多语言MMLU基准测试中表现出色，优于同类模型，如Mistral Large和Llama3.1，甚至超越了Cohere的Command R+模型。

可靠性和可扩展性

Mistral Large2旨在提供稳定可靠且易于扩展的服务，它能够处理各种复杂的文本任务，并支持各种规模的企业应用，从而提升工作效率和创新能力。在处理信息密集型任务时，它能够快速准确地提取关键信息，这对于需要快速响应和数据分析的业务场景至关重要。

如何使用：

用户可以通过La Plateforme（https://console.mistral.ai/）访问Mistral Large2，该模型名为mistral-large-2407，适用于le Chat界面。版本号24.07表示该模型的发布时间（YY.MM格式），也可以通过API调用mistral-large-2407。instruct模型同样可用，并已上传至HuggingFace（https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407）。

 在La Plateforme上，用户可以找到包括Mistral Nemo和Mistral Large在内的多种模型，以及用于代码生成的Codestral和用于嵌入的Embed模型。此外，用户还可以利用Apache许可的模型（Mistral7B、Mixtral8x7B和8x22B、Codestral Mamba、Mathstral），并使用SDK mistral-inference和mistral-finetune进行推理和微调。

目前，部分模型已在La Plateforme上提供微调功能：用户可以使用Mistral Large、Mistral Nemo和Codestral进行模型定制。

Mistral AI还在不断改进其模型的可访问性，并表示Mistral Large2可以通过Google Cloud Platform的Vertex AI进行访问，从而为更广泛的用户提供服务。

关键要点：

🌟 Mistral Large2支持128k上下文窗口，能够处理复杂的推理和代码生成任务，并支持80多种编程语言。

📈 在MMLU基准测试中，Mistral Large2达到了84.0%的准确率，证明了其在知识理解和问题解决方面的能力。

💻 用户可以通过La Plateforme访问所有最新模型，从而简化了模型的使用和部署过程。