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Mistral推出开源大模型Mistral Large 4,性能领先

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新的AI模型接连不断地涌现。

继Meta的Muse和谷歌Gemini 4 Carbon近期发布之后,Mistral AI也推出了其全新旗舰前沿模型Mistral Large 4。这款被亲切称为"Le Chonk"的模型本月早些时候已开放公开预览。经过数周的额外强化学习、微调,并结合开发者、网络安全专家及政府官员的反馈进行评估后,Mistral团队于周四宣布ML4正式开放下载。

Mistral在公告中表示:"预览版的反响超出了我们的预期。我们已将这些反馈运用到实际工作中,同时持续扩展强化学习规模,在编程和防御性网络安全方面实现了大幅提升。"

作为一家以开源和开放权重大语言模型闻名的法国公司,Mistral AI表示Large 4模型在综合指标上"位列全球最优秀的开放权重模型之一",不仅超越了欧美同类模型,也在追赶一直占据开放权重领域主导地位的中国竞争对手。

本月早些时候,我与Mistral首席科学家Guillaume Lample以及科学副总裁Pierre Stock就这款新模型进行了交流——他们将其称为西方构建的最佳开放模型——探讨了其专业能力和极高的算力效率。以下是需要了解的内容。

Mistral Large 4的关键能力

Lample和Stock表示,Mistral Large 4的构建目标是同时处理文本和图像,弥补了此前Mistral模型存在的性能差距。具体而言,Large 4具备更先进的网络安全和智能体能力,同时在处理制造业与金融相关任务方面表现更佳。

网络安全

Mistral Large 4在设计上专注于防御性网络安全任务,包括日志检查、代码审计以及对新公开漏洞或安全隐患的排查。除防御性措施外,Mistral表示新模型还具备进攻性网络安全能力,可用于识别和修复安全弱点。

智能体AI

Stock表示:"实际上,我们为ML4关注的核心能力就是智能体能力。"

Mistral Large 4在构建时重点关注智能体在规划、研究或处理复杂企业任务方面的表现,这些任务原本需要人类专家耗费数小时甚至数天才能完成。Mistral AI团队表示,该模型在SWE-bench和Terminal Bench等关键智能体基准测试中达到了"业界领先水平",这些评估框架用于测试智能体在编程、分析和处理拉取请求等任务上的表现。

地理空间与信息溯源能力

Mistral表示该模型在航空与卫星图像分析方面的表现超越竞争对手,能够识别地图上的视觉模式和物体,例如森林火灾。

Mistral在发布模型预览版时表示:"在溯源能力方面,它超越了所有现有模型,包括闭源模型。随着网络攻击变得更快更便宜、企业编写的代码量空前增长、全球对芯片的需求与AI发展同步攀升,这些能力都至关重要。"

溯源是AI开发中用于消除幻觉问题的一项技术——幻觉指大语言模型生成不准确信息的现象——其做法是将AI的输出锚定在文档、数据库等外部资源上,而非仅依赖内部训练所用的素材。溯源技术还有助于保持数据和信息的时效性,同时为AI的回答提供上下文背景。

Mistral表示,这款新模型的训练语料涵盖了超过160种语言,包括欧盟所有官方语言以及拉丁语和非拉丁语系语言,使其能够以原生方式回应各类提示。

如果你有兴趣开始使用ML4,可以通过Mistral Studio、Mistral API或OpenRouter进行试用和定制。Mistral还表示,用户可以从Hugging Face下载开放权重,在Vibe Code中试用ML4,或通过Nvidia托管的端点访问该模型,企业用户还可获得额外的定制选项。

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