Mistral Small 3.1 开源发布：128K 上下文、多模态、轻量级

istral 等，并提供简单易用的界面和 API。Ollama 的特点包括轻量级设计、跨平台支持（Windows、Linux、macOS）、模型微调与自定义功能，以及高效的推理性能。 由于其便捷性和开源特性，Ollama 获得了大量用户的青睐，被广泛用于本

、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash。 Mistral Large 2 拥有 128k 的上下文窗口，支持包括中文在内的数十种语言以及 80 多种编码语言。该模型在 MMLU 上的准确度达到了 84.0%，并在代码生成、推理和多语言支持方面有非常明显的改进。 M

充当完整的软件工程代理。这意味着它可以理解跨文件的上下文，浏览大型代码库，并解决实际的软件开发问题。更重要的是，Devstral 基于宽松的 Apache2.0许可证发布，允许开发者和组织自由地部署、修改和商业化该模型。 Mistra

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

督微调、拒绝采样和直接偏好优化模型。 最后模型支持上下文扩展到 128K 个，同时也针对性优化了模型的多种能力，例如摘要、重写、指令遵循、语言推理和工具使用。

Mistral 宣布推出其首个推理模型系列 Magistral，采用 step-by-step 的方式，以提高数学和物理等主题的一致性和可靠性。 Magistral 有两种版本：Magistral Small 和 Magistral Medium。Magistral Small 拥有 240 亿个参数，在 Apache 2.0 协议下开

-32B、14B、8B、4B、1.7B、0.6B，均为Apache 2.0开源协议。 2. 上下文长度：密集模型中，0.6B、1.7B、4B为32K，8B及以上为128K；MoE模型均为128K。 模力方舟上的昇腾算力已为您准备好首批0.6B、8B、30B三款模型，其中 30B 为 Mixture-of-Experts

lama 3.1 系列在推理能力和多语言支持方面进行了改善，其上下文长度被提升至 128K，而模型参数也被提高到了 4050 亿规模，是近年来规模最大的大语言模型之一。该模型在通用常识、可引导性、数学、工具使用和多语言翻译等广

tors 的工具 通过 Ollama 视觉模型（granite3.2-vision、gemma3、mistral-small3.1）添加 OCR 添加 Mistral AI 翻译 添加 KoboldCpp AI 翻译  添加 AvalAI 翻译 为 DeepL 添加“中文繁体” 为 TTS 添加画外音 在主文本框中添加“Insert unicode sym

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）

gCite-glm4-9b 和 LongCite-llama3.1-8b 这两个模型，支持最大 128K 上下文。 但它更擅长生成准确的回答和精确的句子级别的内容引用，如果说其他的知识库可能会经常出现幻觉甚至胡说八道的情况，那么 LongCite 相比精确度要高很多。

Transformer 的模型不同，基于 Mamba 的模型推理时间更快，上下文时间更长。 包括 AI21 在内的其他公司和开发者已经发布了基于 Mamba 的新人工智能模型。 现在，Mistral 的 Codestral Mamba 7B 采用了这种新架构，即使输入文本较

（检索增强生成）和工具调用等任务。该模型支持 128K 的上下文长度，并且可以在单个 8xH100 节点上进行推理。 据介绍，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B 的设计目标是支持高级推理、指令遵循以及 AI 助手工作流程。技术特点如下：

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