Mistral-Large
N/A
Cantidad de parámetros del modelo
Mistral AI
Organización afiliada
Código cerrado
Tipo de licencia
26 de febrero de 2024
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
Mistral-Large es un modelo de API de Mistral, con tres modelos en la serie: Pequeño, Mediano, Grande, siendo el Grande el más grande de todos.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
4.6
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
5.8
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
3.7
Comparación de modelos
Mistral-Large vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Mistral-Large vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Mistral-Large vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Mistral-Large vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Mistral-Large vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 es un modelo avanzado de Gran Lenguaje denso (LLM) de 123 mil millones de parámetros con capacidades líderes en razonamiento, conocimiento y codificación, mejorando al Mistral-Large-Instruct-2407 con un mejor soporte para Contexto Largo, Llamada de Función y Prompt de Sistema.
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 es un avanzado modelo de Lenguaje Grande (LLM) denso de 123 mil millones de parámetros con capacidades de razonamiento, conocimiento y codificación de punta, extendiendo el Mistral-Large-Instruct-2407 con mejor soporte para contexto largo, llamada de funciones y sistema de prompt.
Mistral-Small-Instruct-2409
Con 22 mil millones de parámetros, Mistral Small v24.09 ofrece a los clientes un punto intermedio práctico entre Mistral NeMo 12B y Mistral Large 2, proporcionando una solución costo-efectiva que puede implementarse en diversas plataformas y entornos.
Mistral-Small-Instruct-2409
Con 22 mil millones de parámetros, el Mistral Small v24.09 ofrece a los clientes un punto intermedio práctico entre el Mistral NeMo 12B y el Mistral Large 2, proporcionando una solución rentable que se puede implementar en diversas plataformas y entornos.
Ministral-8B-Instruct-2410
El modelo de lenguaje Ministral-8B-Instruct-2410 es un modelo considerablemente afinado por instrucciones que supera a modelos existentes de tamaño similar, lanzado bajo la Licencia de Investigación Mistral.
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