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如果Mistral Large 2的推理价格与ChatGPT 4o几乎相同，它的表现是否同样出色？在推理速度方面，它肯定不如ChatGPT 4o。

输入令牌价格：$3/百万令牌，输出令牌价格：$9/百万令牌，速度：30.05t/s

输入令牌价格：$2.5/百万令牌，输出令牌价格：$10/百万令牌，速度：95.99t/s

我们基本上可以在https://chat.mistral.ai/chat免费使用4o，或者自己搭建？

如果你是程序员，我强烈推荐你使用Large 2，他们的网页界面可以处理约40k令牌，你会惊讶于它的出色表现！

讨论总结

本次讨论主要围绕Mistral Large 2与ChatGPT 4o的价格和性能进行，涵盖了价格策略、模型比较、市场竞争等多个方面。评论者对Mistral Large 2的定价策略表示不解，认为其价格较高且不合理，同时与其他模型如llama-405b进行比较。讨论中还涉及了不同模型在特定任务上的表现差异，以及OpenAI的定价策略可能旨在通过低价实现市场垄断的观点。此外，有评论者指出Mistral Large 2在安全微调方面做得最少，这可能对处理网络安全或道德黑客等轻微或潜在不安全的内容有所帮助。总体而言，讨论氛围偏向技术讨论和性能评估。

主要观点

  1. 👍 Mistral Large 2的定价策略令人困惑
    • 支持理由：评论者认为其价格较高且不合理。
    • 反对声音：有评论者认为这是针对GPT-4o的旧版本定价进行的调整。
  2. 🔥 llama-405b的低价使其成为其他模型的有力竞争者
    • 正方观点：评论者认为llama-405b的性价比高。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 选择最适合特定任务的模型是关键
    • 解释：评论者指出不同模型在特定任务上的表现存在差异。
  4. 👀 Mistral Large 2在安全微调方面做得最少
    • 解释：这可能对处理轻微或潜在不安全的内容（如网络安全/道德黑客问题）有用。
  5. 🚀 Mistral Large 2是处理大上下文和大量日常问题的最佳免费大型语言模型聊天工具
    • 解释：特别适合编程使用，尽管在智能程度上略低于Claude。

金句与有趣评论

  1. “😂 Spare-Abrocoma-4487：I don’t know who their target market is. That pricing doesn’t make any sense.”
    • 亮点：直接表达了对Mistral Large 2定价策略的不解。
  2. “🤔 HideLord：I’d say it makes sense if llama-405b didn’t exist. At 5$/1m it’s just too good to consider other models for generic tasks.”
    • 亮点：指出了llama-405b的性价比优势。
  3. “👀 One_Yogurtcloset4083：Yes for me it’s the best free llm chat for large context and large number of daily questions.”
    • 亮点：强调了Mistral Large 2在处理大上下文和日常问题方面的优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向中性，主要分歧点在于Mistral Large 2的定价策略和性能表现。部分评论者对其定价表示不解，认为价格较高且不合理，而另一部分评论者则认为其在特定任务上表现良好。潜在的原因可能与不同用户的需求和预期有关。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括不同模型在特定任务上的表现差异和性价比高的模型选择。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响包括推动模型定价策略的透明化和提高模型性能的竞争。

详细内容：

标题：Mistral Large 2 与 ChatGPT 4o 的较量

在 Reddit 上，有一篇关于“Mistral Large 2 与 ChatGPT 4o”的热门讨论引起了众多关注。该帖子主要探讨了两者在价格和性能方面的比较，其获得了大量点赞和众多评论。原帖指出，如果两者的推理价格几乎相同，那么 Mistral Large 2 在推理速度方面表现不佳，并提供了相关的价格和速度数据。还提到在https://chat.mistral.ai/chat上可以免费使用 4o 或者进行自我托管。文章将要探讨的核心问题是：在价格相近的情况下，Mistral Large 2 与 ChatGPT 4o 到底谁更具优势。

在讨论中，观点丰富多样。有人表示不清楚 Mistral Large 2 的目标市场，认为其定价不合理，除非是唯一符合欧洲法规的。也有人指出 Cohere 的价格更贵，为$15/百万输出令牌。还有人认为，如果没有 llama-405b 存在，Mistral Large 2 的定价可能说得通，因其在某些方面的表现相对较好。另外，对于分类任务，GPT-4 Turbo 仍然优于 GPT-4o 和 Sonnet，所以应该对所有顶级模型进行测试并选择最适合的，或者创建一个综合数据集并微调自己的模型。

有人认为 Mistral Large 2 的优势在于其是近期大型模型中安全微调程度最低的，这对于一些轻度不安全或潜在不安全的内容，如网络安全/道德黑客问题可能有用。也有人直言 Mistral Large 2 不如 ChatGPT 4o，认为当前的 GPT4 级别模型只有 GPT4、Claude、Gemini 和 Llama3。但也有人觉得 Mistral Large 不错，并非所有任务都需要 400B 参数的模型。还有人表示对于自己来说，Mistral Large 2 是最好的免费大型上下文和大量日常问题的聊天模型，但在智能程度上比 Claude 稍差。有人认为 Mistral Large 2 在大多数任务上不错，但仍落后于 gpt-4o、llamma 405、Claude 3.5、Gemini Pro 1.5 甚至 Claude Opus 3。有人提供了一个有用的基准来比较模型性能的链接：https://livebench.ai/ ，认为目前最具性价比的高性能模型似乎是 llama 405b。

总的来说，关于 Mistral Large 2 与 ChatGPT 4o 的讨论存在诸多争议和不同观点。大家普遍认为需要根据具体任务和需求来选择模型，不能简单地一概而论。在这场模型的较量中，没有绝对的胜者，只有最适合具体应用场景的选择。