要点如下
刚刚， Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 大小，128k 上下文，与 Llama 3.1 不相上下。
支持包括法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、阿拉伯语、印地语、俄语、中文、日语和韩语在内的数十种语言
支持 Function Calling 和 Retrieval
开源地址: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407
可用于研究和非商业用途，商用需获取许可
在线使用：https://chat.mistral.ai/chat
开发者平台：https://console.mistral.ai/
云服务：可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上调用
简单使用
可在这里使用：https://chat.mistral.ai/chat
不够聪明啊，ahhhhhh
版本特色
多语言设计：支持多种语言，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文、日语、韩语、葡萄牙语、荷兰语和波兰语。
精通代码：熟练掌握 80 多种编程语言，如 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash 等。还熟悉一些更具体的语言，如 Swift 和 Fortran。
Agent 支持：原生支持 Function Calling 和 JSON 输出。
好的推理：数学和推理能力远超前代，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 不相上下
128k 上下文：，加之在 la Plateforme 实施的输出限制模式，大大促进了应用开发和技术栈的现代化。
开源许可：允许用于研究和非商业用途的使用和修改。
推理测试
表现远超之前的 Mistral Large，与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 相媲美
代码生成测试
MultiPL-E 性能测试
GSM8K（8-shot）和 MATH（0-shot，无 CoT）测试
语言覆盖
官方给的图，剑指 Meta
语言性能测试
更多信息
按 Mistral 的说法，他们会围绕以下模型在 la Plateforme 上进行后续整合：
通用模型：Mistral Nemo 和 Mistral Large
专业模型：Codestral 和 Embed
其中 Mistral NeMo 是一款与 NVIDIA 合作开发的 12B 模型，一周前发布的，具体参见：https://mistral.ai/news/mistral-nemo/
同时，Mistral 的 Large2 模型已可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上进行调用。更多的安排参考：
