Mistral AI 发布 1230 亿参数 Large 2 大模型 —— 狙击 Llama 3.1

法国人工智能初创公司 Mistral AI 宣布推出其首款大语言模型 Mistral 7B 是一个，号称是迄今为止同规模产品中最强大的语言模型；在 Apache-2.0 许可下开源，可完全免费使用，不受任何限制。 Mistral AI 是一个成立仅六个月的初创

系列基准测试中，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 优于 Meta 最新发布的 Llama 4 Behemoth 和 Llama 4 Maverick。

今天凌晨，Meta 正式发布新一代开源大模型 Llama 3.1 系列，提供 8B、70B 及 405B  参数版本。 Llama 3 使用了超过 1.6 万个 H100 GPU、以及超过 15T token 的公开数据进行训练。 架构方面，该模型选择标准的仅解码器 transformer 模型架

Mistral AI 现已开源发布全新轻量级 AI 模型 Mistral Small 3.1。Mistral Small 3.1 能够处理文本和图像，参数仅为 240 亿。该模型提高了文本能力和多模态理解能力，并具备 128K 上下文窗口。 核心特性 轻量级部署：可在 单个 RTX 4090

根据CNBC的报道，法国AI初创公司Mistral将推出其首个推理模型Magistral，加入与OpenAI、DeepSeek等全球领先企业的竞争。 Mistral首席执行官亚瑟・门施介绍道，Magistral不仅擅长数学和编码，还能够实现欧洲语言的逻辑推理，突破了美

法国 AI 初创公司 Mistral 发布了新的 AI 模型 Mistral Medium 3，该模型注重效率，同时不影响性能。据介绍，在各项基准测试中，该模型性能达到或超过 Claude Sonnet 3.7 的 90%，而成本显著更低（每百万 token 输入 0.4 美元/输出 2 美元）

A 的一个精简版可在 GitHub 上找到，Meta 暂时还没有要公开发布完整模型和权重的计划。Meta 提供了一个登记页面，感兴趣的开发者可以申请登记，从而获得完整的代码和权重。

bP 图像作为输入。 Meta Llama 4 Google Gemma 3 Qwen 2.5 VL Mistral Small 3.1 以及更多视觉模型 其他更新内容包括： 修复 Windows 上运行模型出现的空白终端窗口 修复 NVIDIA GPU 运行 Llama 4 的错误 优化 ollama

英伟达发布了一款名为 Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1 的视觉语言模型（VLM）。该模型拥有80亿参数，专注于文档智能，能够查询和总结来自物理世界或虚拟世界的图像和视频内容。该模型基于 Llama 3.1 构建。 据介绍，该模型的开发

要。 从国家到全球焦点：美国以外的法学硕士，例如 Mistral 的 Mistral-large 和阿里巴巴的 qwen2- 72b -instruct，是该领域的新兴参与者，并且越来越受欢迎，代表了全球创建有效语言模型的努力。 改进空间：虽然 Google 的开

法国人工智能初创公司 Mistral 以其强大的开源人工智能模型而闻名。今天，该公司在其不断壮大的大型语言模型 (LLM) 家族中推出了两个新产品：一个是基于数学的模型，另一个是面向程序员和开发人员的代码生成模型，

微软近日发布了20亿参数的1-bit模型——BitNet b1.58 LLM家族，称此新型模型比主流Transformer LLM更不占内存且更低能耗，适合在CPU或较小型硬件平台上执行。 Hugging Face 地址：https://huggingface.co/microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T 微软研究院与

size）为4096或4608。而几乎所有已知的开源大模型如Llama和Mistral，嵌入向量维度4096的时候都是约7B参数规模。其它比例的话，就会造成网络过宽或过窄，已被证明对模型性能不利。 因此南加大团队指出，可以推测gpt-3.5-turbo的参

LLaMA 论文的 RedPajama 基础数据集（5 TB 大小），自 4 月份发布至今已被下载数千次，并被用来训练了 100 多个模型；以及一个在 5 月份就宣布训练完成的 RedPajama 3B，和刚宣布训练完成的 RedPajama 7B 大模型。 RedPajama-INCITE-7B-Base