模型簡介
Mistral NeMo 提供高達 128k 個标记的大上下文視窗。其推理能力、世界知識以及編碼準確性在其規模類別中處於領先地位。由於採用了標準架構，Mistral NeMo 在任何使用 Mistral 7B 的系統中易於使用且可直接替換。
語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
4.2
知識覆蓋範圍
具有重要的知識盲點，經常顯示事實錯誤並重複過時的信息。
4.9
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
3.9
模型比較
Mistral-NeMo-Instruct-2407 vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
Mistral-NeMo-Instruct-2407 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在數學、編程、科學推理等專業領域以及創意寫作等通用任務方面表現出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多個權威基準測試中達到了或接近行業頂級水平。
相關模型
Mistral-Large-Instruct-2411
Mistral-Large-Instruct-2411 是一個具有 123B 參數的先進密集型大型語言模型（LLM），具備領先世界的推理、知識和編碼能力，並透過更好的長上下文、函數呼叫和系統提示改進了 Mistral-Large-Instruct-2407。
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Mistral-Small-Instruct-2409
Mistral Small v24.09 擁有 220 億個參數，為客戶提供了一種方便的選擇，介於 Mistral NeMo 12B 和 Mistral Large 2 之間，提供了一種成本效益高的解決方案，可在各種平台和環境中部署。
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Ministral-8B-Instruct-2410
Ministral-8B-Instruct-2410 語言模型是一款指令微調模型，在 Mistral 研究許可下發布，其性能顯著優於類似規模的現有模型。
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