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简而言之：Mistral推出Pixtral - Large，这将是他们的一个更高参数量（124B）的多模态模型之一。伴随此次发布，Mistral - Large将作为扩展Mistral Large 2的一种方式进行更新，针对更好的系统提示、更精确的函数调用以及针对RAG需求更好/更长的上下文理解进行优化。这是一些相当令人印象深刻的数据；不过我确实希望我们很快能看到与o1 - preview对比的基准测试。

讨论总结

原帖主要介绍了Mistral发布Pixtral - Large模型以及Mistral - Large的更新优化内容，并给出了不同模型性能比较图片。评论者们围绕这些内容展开讨论，主要话题包括模型之间的对比，如Pixtral - Large与Qwen2 - VL、qwen 2.5等的比较；Mistral模型相关的基准测试问题；Pixtral - Large模型的许可限制；也有评论者表达对更新的70B Mistral模型的期望、补充Mistral旗下平台图像生成工具的使用情况等，整体氛围比较理性地关注技术相关的话题。

主要观点

  1. 👍 Pixtral模型相比Qwen2 - VL没有显著提升且存在许可限制
    • 支持理由：规模大且Mistral的许可限制使普通人和商业使用受限，列出各模型在不同数据集下的成绩对比。
    • 反对声音：无明确反对声音，但有评论者指出Pixtral - Large初次测试表现好。
  2. 🔥 未看到Mistral Large 2411的基准测试且容易产生误解
    • 正方观点：panchovix指出未看到Mistral Large 2411的基准测试只看到Pixtral Large的。
    • 反方观点：clduab11解释是表述问题导致误解。
  3. 💡 希望有更新的70B Mistral模型
    • 解释：评论者表达自己的期望，没有针对原帖其他内容进行评论。
  4. 💡 Mistral的[Le Chat]平台利用Flux免费生成图像
    • 解释：作为补充信息被提出。
  5. 💡 Pixtral - Large初次测试表现非常好，但不能本地使用
    • 解释：评论者指出其图像分析能力强等优点，同时提到在可预见未来不能本地使用且无本地安装说明。

金句与有趣评论

  1. “😂 It is a nice model, but not a clear cut improvement over Qwen2 - VL, it is even bigger and the license is the typical good for not much from mistral. So, hard to use for common people, hard to use for business.”
    • 亮点：直接指出Pixtral模型的不足并与其他模型对比，提到许可限制问题。
  2. “🤔 panchovix: There are no benchmarks of Mistral Large 2411? I saw only for Pixtral Large”
    • 亮点：引出关于Mistral模型基准测试的误解话题。
  3. “👀 I wish they made an updated 70B mistral :‘c”
    • 亮点：表达了对70B Mistral模型更新的愿望。
  4. “😎 Incredibly good by first test. It’s almost forensic level of image analysis.”
    • 亮点：强调Pixtral - Large模型初次测试在图像分析能力方面的表现。
  5. “🤨 Compared to qwen 2.5? Is it an improvement?”
    • 亮点：关注不同模型之间性能的比较。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于对Pixtral - Large模型的评价，有的评论者认为它相比其他模型没有显著提升且存在许可限制等问题，而有的评论者则指出它初次测试表现很好。可能的原因是不同评论者关注的模型特性不同，有的关注模型的使用许可、与其他模型对比改进情况，有的关注模型在图像分析等方面的性能表现。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Pixtral - Large与更多模型（如qwen 2.5）对比性能提升的讨论可能会增加。
  • 潜在影响：对Mistral模型的评价可能影响其在人工智能模型市场中的地位和用户选择，也会促使Mistral进一步优化模型以解决许可限制等问题。

详细内容：

《关于 Mistral 新模型 Pixtral-Large 的热门讨论》

在 Reddit 上，一则有关 Mistral 新推出的 Pixtral-Large 模型的帖子引发了众多关注。该帖简洁地介绍了 Mistral 推出这一具有 124B 参数的多模态模型，同时提到了 Mistral-Large 的更新，包括优化系统提示、更准确的函数调用以及更好更长的上下文理解等。此帖还提供了相关链接，如https://mistral.ai/news/pixtral-large/。截至目前，该帖收获了大量点赞和众多评论，大家主要围绕着该模型的性能、与其他模型的比较等方面展开了热烈讨论。

在讨论中，观点各异。有人认为它是个不错的模型，但并非对 Qwen2 - VL 有明显的改进，而且模型较大，许可证限制较多，对普通人和商业使用有一定难度。有人指出 Qwen2 - VL 具有官方支持的视频和动态图像分辨率等优势，这是包括 Pixtral 在内的其他模型所不具备的。还有人表示对 Mistral 仅将自身与 Llama - 3.2 进行比较感到失望，认为应该与更多优秀的开放 VLM 对比。

有人觉得 2411 相比 Qwen 的最大改进在于其实际表现良好，而不是像 Qwen 那样在公共评估中过度拟合。也有人喜欢 Qwen2 - VL 和 Pixtral 优于所有商业封闭 AI 且免费发布，能自己运行的特点。

对于 Llama - 3.2 ，有人表示尽管很想喜欢它，但在实际使用中，它被很多其他模型超越。也有人指出 Lama - 3.2 表现不佳，不过其设计有独特之处，即让纯文本能力与之前模型保持一致，但多数人还是倾向于在视觉任务中使用专用的 VLM，在文本任务中使用专用的 LLM。

此外，有人指出 Pixtral 也具有动态图像分辨率，还有人对 Mistral 没有 70B 版本感到遗憾，也有人称赞其图像分析能力出色，认为能为训练更高水平的图像/视频生成器提供优质数据集，但目前无法本地安装。

这场关于 Mistral 新模型 Pixtral-Large 的讨论，充分展现了大家对人工智能模型发展的关注和思考。未来，我们期待看到更多关于该模型的深入评测和实际应用成果。