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直接下载 228Gb: https://models.mistralcdn.com/mistral-large-2407/mistral-large-instruct-2407.tar

讨论总结

本次讨论主要集中在“Mistral-Large-Instruct-2407”模型的重复发帖和许可证限制问题上。首先，有评论指出该帖子内容在1小时前已被发布，提醒读者注意重复发帖的情况。其次，讨论转向了该模型的许可证问题，指出其比Meta llama模型更为严格，希望Mistral能支持开源和开放权重的工作。此外，还涉及了商业使用的限制，指出可能需要通过Mistral的API进行商业使用，除非用户愿意支付高额的现场许可证费用。

主要观点

  1. 👍 帖子内容在1小时前已被发布
    • 支持理由：提醒读者注意重复发帖的情况，避免信息重复。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Mistral-Large-Instruct-2407的许可证比Meta llama模型更为严格
    • 正方观点：理解Mistral的立场，但希望他们能支持开源和开放权重的工作。
    • 反方观点：可能需要通过Mistral的API进行商业使用，除非支付高额的现场许可证费用。
  3. 💡 可能需要通过Mistral的API进行商业使用
    • 解释：除非用户愿意支付高额的现场许可证费用，否则用户可能会选择其他模型如llama或Yi。

金句与有趣评论

  1. “😂 mrjackspade：This was already posted an hour ago”
    • 亮点：提醒读者注意重复发帖的情况，具有实用价值。
  2. “🤔 silenceimpaired：Tragically license is more restrictive than Meta llama models.”
    • 亮点：直接指出许可证的限制问题，引发对开源支持的讨论。
  3. “👀 a_beautiful_rhind：Probably want you to go to their API for commercial use.”
    • 亮点：揭示了商业使用的潜在限制，引发对模型选择的思考。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于许可证的限制和商业使用问题。部分评论者对重复发帖表示不满，而对许可证限制则表现出理解和希望改进的态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Mistral模型的许可证限制和商业使用问题的深入讨论可能会持续。
  • 潜在影响：对开源和开放权重工作的支持可能会影响未来模型的发布策略和许可证选择。