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逼近GPT-4的新模型发布！「欧洲版OpenAI 」联手微软，却被质疑违背初心

爱莫崇宇约 6 分钟
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王炸
新模型

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昨晚，号称「欧洲 OpenAI」的 Mistral AI， 发布了其最新的顶级文本生成模型 Mistral Large。
这一模型具备顶级的推理能力，可用于处理复杂的多语言推理任务，涵盖文本理解、转换和代码生成等。
简单划重点：
32K 的上下文窗口，精准提取大型文档信息。
精确的指令跟随能力，便于开发者定制审核策略。
支持函数调用和输出模式限制，助力应用开发规模化和技术栈现代化。
原生支持英语、法语、西班牙语、德语和意大利语，对语法和文化背景有深刻理解。
附上体验地址：https://chat.mistral.ai/chat
Mistral AI 又放大招
Mistral Large 在多项基准测试中表现优异，成为全球排名第二的可通过 API 广泛使用的模型，仅次于 GPT-4，并将其他主流模型甩在身后。
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与 LLaMA 2 70B、GPT-4、Claude 2、Gemini Pro 1.0 等一众主流模型对比，Mistral Large 在推理能力上展现出强大的实力。
在 MMLU、Hellas、WinoG 等多项常识和推理的基准测试中，Mistral Large 紧随 GPT-4 之后，远超其他模型。
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在法语、德语、西班牙语和意大利语的 HellaSwag、Arc Challenge 和 MMLU 基准测试中，Mistral Large 的表现明显优于 LLaMA 2 70B。
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在编码和数学任务中，Mistral Large 同样表现出色。多项基准测试依然是遥遥领先。
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此外，Mistral AI 还发布了针对延迟和成本优化的新模型Mistral Small，性能超越 Mixtral 8x7B，但延迟更低。
在 Mistral AI 看来，Mistral Small 将是一个介于开源模型和旗舰模型之间的理想中间选择，享有与 Mistral Large 相同的创新优势，尤其是在 RAG（检索增强生成）启用和函数调用方面。
不过，Mistral Small 模型宣称的低延迟特性与 Mixtral 8x7B 相比提升有限，但其成本却显著增加，其中输入成本高出 2.8 倍，输出成本更是高达 8.5 倍。
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Mistral Large 现已在 La Plateforme 和 Azure 平台上可用，并集成到了 Le Chat 中。
Le Chat（法语直译为猫）是一个类似 ChatGPT 的 AI 聊天机器人，支持多语言交流。
用户可以在 Mistral Small、Mistral Large 以及 Mistral Next 三种不同的模型之间进行选择。不过，Le Chat 并不支持实时联网功能。
发布后不久，由于涌入体验的人群数量超出预期，Le Chat 直接崩溃了，截至发稿前，Le Chat 已恢复运行。
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我们也第一时间体验了一下 Le Chat。取决于语言本身的复杂性和接受训练数据的数量和质量， Le Chat 在英文方面的表达能力较强，中文相对薄弱。
面对中文脑筋急转弯的拷问，Mistral Large 明显有点懵，缓了好一阵都没给出答案。
问题：蝴蝶，蚂蚁， 蜘蛛， 蜈蚣，他们一起工作，最后哪一个没有领到酬劳?
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换成英文，它就立马变身解题高手，答案条理清晰，逻辑满分，上升到「以人类为中心的工作和奖励视角」，但中文语境的脑筋急转弯可不按常理出牌，毕竟「蜈蚣」不受禄。
鸡兔同笼问题对 Mistral Large 来说，也还没到小菜一碟的程度。线性方程组摆得倒是挺快，只是答案中 16 只鸡和 19 只兔子并不正确。
问题：鸡兔同笼，共 35 只头，94 只脚，问鸡兔各多少？
这是一个经典的数学问题，可以使用线性方程组来解决。
假设鸡的数量为 x，兔子的数量为 y ，则可以列出以下两个方程：
1. x + y = 35 (鸡和兔子的总数量为 35 只)
2. 2x + 4y = 94 (鸡有 2 只脚，兔子有 4 只脚，所以总共有 94 只脚)
将第一个方程中的 x 表示为 y 的函数，得到 x = 35 - y，代入第二个方程中得到：
2(35 - y) + 4y = 94
解方程得到 y = 19，代入 x = 35 - y，得到 x = 16。
因此，鸡有 16 只，兔子有 19 只。
接着我们让 ChatGPT 给 Mistral Large 出一道数学测试题，上上强度，整体表现还不错：
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小模型，大作为
Mistral AI 成立于去年 5 月份，公司员工仅数十人，但其大语言模型早已在 Hugging Face 上名声大噪。
此前，我们曾报道过它发布了 Mixtral 8x7B，这款模型一经推出，瞬间引爆了整个开源社区。
虽然只有 46.7B 的参数规模， 擅长以小博大的 Mixtral 8x7B 在众多基准测试中的表现却能与 Llama 2 70B 和 GPT-3.5 媲美，甚至在某些测试中还略胜一筹。
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Mistral AI 的成功秘诀在于它巧妙地融合了 AI 领域的三大核心要素—人才、数据、算力。
《经济学人》透露，Mistral AI 创始人和技术骨干均来自法国精英技术学院，并在 Google 和 Meta 等科技巨头的研究实验室积累了宝贵的业界经验。他们是全球为数不多，真正掌握如何培训前沿模型技术的专家。
其次，数据是 Mistral AI 成功的另一个法宝。Mistral 在模型数据培训上独具匠心，例如，模型能够有效地过滤掉重复或无意义的信息，使得模型更加精简高效，参数规模仅数十亿。
这就意味着，普通用户甚至可以在自己的个人电脑上轻松运行 Mistral AI 的模型。
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对于 Mistral Large 的到来，图灵奖得主 Yann LeCun、以及英伟达高级科学家 Jim Fan 等一众大佬也纷纷在 X 上送上了祝贺。
目前，Mistral AI 的估值已经超过 20 亿美元，其背后的投资阵容的豪华程度，与世界顶级企业相比也毫不逊色。
从美国顶尖的风投公司如光速创投、红点创投、指数创投，到硅谷的风险投资巨头 a16z、英伟达、Salesforce、法国巴黎银行等，都对 Mistral AI 青睐有加。经过数轮融资，Mistral AI 也早已迈入了 AI 独角兽的行列。
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微软昨天宣布与 Mistral AI 建立新的合作伙伴关系，承诺和 Mistral AI 之间的合作集中在以下三个关键领域：

超算基础结构：微软将通过 Azure AI 超算基础结构支持 Mistral AI，用于 AI 训练和推理工作负载。

扩展市场：微软和 Mistral AI 将通过 Azure AI Studio 中的 MaaS 和 Azure 机器学习模型目录，向客户提供 Mistral AI 的高级模型。

AI 研发：微软和 Mistral AI 将探索合作，为指定的客户开发专有模型，甚至包括欧洲公共部门的工作负载。

但微软这一举动遭到了网友的质疑。X 用户 @osxzxso 暗讽微软试图采取一种「盘根错节」的策略来垄断市场。马斯克也在评论区以哭笑不得的表情包表示赞同。

Spreading Nutella on both sides of the bread I see
我看到在面包的两面都涂了巧克力榛子酱

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值得一提的是，细心的网友观察到，在 Mistral AI 推出新模型之后，其官方网站上关于对开源社区承诺的相关内容已经悄然消失，且新模型也不支持开源。
但 Mistral CEO Mensch 在接受《华尔街日报》采访时表示， Mistral AI 并未违背开源的初衷，而是采用同时推进商业化战略和维持开源承诺的双重策略。
显然，在构建商业模式和保持我们的开源价值观之间，我们需要找到一个细小的平衡点。

我们希望发明新事物和新的架构，同时也希望向我们的客户提供更多可销售的产品。

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