Mistral新旗舰决战Llama 3.1！最强开源Large 2 123B，扛鼎多语言编程全能王

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。

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