主要观点总结
新发布的Mistral Large 2模型在编码、数学和多语言等领域表现出强大的竞争力，可与SOTA模型相抗衡。相比Llama 3.1模型，Mistral Large 2参数量更少，支持单节点部署，并且在成本效率、速度和性能方面表现出色。文章详细描述了Mistral Large 2的特点和优势，包括多语言能力、函数调用的准确性以及与其他模型的比较。
关键观点总结
关键观点1: Mistral Large 2的发布与特点
Mistral Large 2紧跟着Meta的重磅发布，具有参数量少、支持单节点部署、成本低、速度快等特点。它在编码、数学和多语言等领域表现出强大的性能，与SOTA模型相竞争。
关键观点2: 与Llama 3.1的比较
相比Llama 3.1模型，Mistral Large 2参数量更少，只有其三分之一。它在运行响应速度、多语言能力、准确性等方面表现出优势。
关键观点3: Mistral Large 2的多语言能力和函数调用的准确性
Mistral Large 2支持多种自然语言以及80多种编程语言的处理。它具备更强的函数调用和检索能力，能够熟练执行并行和顺序的函数调用，准确率超过GPT-4o。
关键观点4: Mistral Large 2的应用和部署
Mistral Large 2已经应用于多个领域，并且可以通过Hugging Face等平台访问或微调模型。它已经成为复杂商业应用的核心引擎，并且可以在第三方云平台如Vertex AI、Azure Studio等部署。
文章预览
新智元报道 编辑： 【新智元导读】 紧跟着Meta的重磅发布，Mistral Large 2也带着权重一起上新了，而且参数量仅为Llama 3.1 405B的三分之一。不仅在编码、数学和多语言等专业领域可与SOTA模型直接竞争，还支持单节点部署。 昨天正式发布的Llama 3.1模型，让AI社区着实为之兴奋。 但是仔细一想就能发现——405B的参数规模，基本是没法让个人开发者在本地运行了。 比如昨天刚发布，就有一位勇敢的推特网友亲测，用一张英伟达4090运行Llama 3.1。 结果可想而知，等了30分钟模型才开始回应，缓缓吐出一个「The」。 最后结果是，Llama给出完整回应，整整用了20个小时。 根据Artificial Analysis的估算，你需要部署含2张8×H100的DGX超算才能在本地运行405B。 看来，小扎对Llama 3.1成为开源AI界Linux的期待，可能和现实有不少的差距。目前的硬件能力，很难支持405B模
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