Mistral 上了个 1T 参数的大家伙,激活只有 49B,Agent Arena 排名升了 11 位,10 月底开源,可以等等看。
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这期聊了三个点:Amazon 的电网危机、Sriram Krishnan 的 5 亿美元新基金,还有 Claude Haiku 5.5 和 Mistral、Reflection 新模型的对比,想了解这几家的可以看。
德国搜索引擎 Ecosia 嫌 Mistral 慢一年,改用 Qwen、GLM、Kimi,成本砍半性能还涨,欧洲也开始接中国开源模型了。
Mistral Large 4 预览版冲进 WebDev 榜第45名,价格只有 Claude Opus 4.8 的六分之一,10月底还会开源。
Mistral 发了 Mistral Large 4,官方演示它能跑通用智能体,自己查资料、走完整个工作流再交出成品,适合想试 agent 工作流的人看看。
一天里 Mistral 放出万亿参数模型,OpenAI 的 Decisions API 快 10 倍,Claude 还能直接嵌进 Google 文档用了,几条都跟开发者钱包有关。
Mistral 用 3800 张 GPU 干出了别人 10 万张卡 72% 的效果,这算力效率对比挺有意思,看看各家的差距。
Mistral 的新模型 Mistral Large 4 在 WebDev 榜单一口气从130名冲到45名,价格只有 Claude Opus 4.8 的六分之一,10月底还会开源权重,可以蹲一下。
法国 Mistral 放出新旗舰 Large 4,用 4000 块 Grace Blackwell GPU 训了两个月,想追欧洲阵营的可以盯一下。
Mistral 晒了训练 ML4 的家底:3800 块 Grace Blackwell,全在欧洲机房,后面还有 C 轮 D 轮集群要上线。
把一段猫咪发布片丢给 Mistral Large 4、MiMo V2.6 Pro、Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol,看谁重制的 voxel 和 ASCII 版更好玩,结果全贴出来了。
欧洲 Mistral 放出 1 万亿参数的 Large 4,主打美国闭源模型不肯做的安全任务,但离 Claude 和 GPT-6 还有距离。
LMArena 上线了 Mistral,可以去 Battle 模式盲测它和其他模型的差距,还能在 Agent 模式试试它的智能体能力。
Mistral 放了个 1T 参数的大家伙,编码分数把 Reflection 的 Beam 甩开 17 个点,月底开源权重,可以等等看。
法国 Mistral 放出了 1T 参数的 Mistral Large 4,还是多模态的,直接冲着 OpenAI 和中国的开源模型来的,可以看看实际表现。
Mistral 放出 1T 总参、激活只有 49B 的 Mistral Large 4,视觉定位据说比 GPT 和 Claude 还强,月底还有开源权重版可以自己部署。
HuggingFace CEO 发推暗示 Mistral 要出新模型了,链接已经挂上他家主页,蹲模型的可以盯着这个页面。
Mistral 这次真支棱起来了,1T 参数只激活 49B,用 4000 块芯片就训出能跟 GLM-5.3 掰手腕的模型,欧洲总算有能打的了。
Mistral 拿出 1T 参数的 Le Chonk,激活只有 49B,跑分号称欧洲开源第一,还能在视觉定位上压过闭源模型,10 月底开源权重,可以关注。
Mistral放出Mistral Large 4,1T参数只激活49B,跑分被DeepSeek V4.1 Flash压了一头,10月就开源,可以先试试API。
欧洲的 Mistral 出了个 1T 总参数但只激活 49B 的多模态模型,视觉理解敢跟闭源模型叫板,权重 10 月底开源,可以蹲一下。
Mistral 放出了 1T 总参、49B 激活的多模态模型预览版,说是欧美最强开源权重模型,月底连权重一起放出来,做开源部署的可以盯着。
Google 给 Gemini 免费档降级这事很多人会受影响,另外 Aleph Alpha 开源了个 78B 的 MoE,OpenAI 安全负责人离职也值得看看。
德国 Aleph Alpha 出了个开源模型 Kolibri,78B 参数激活才 3.46B,上下文 100 万 token,德语数据占两成,欧洲本地化部署可以看看。
研究者测了五个开源模型,发现 Mistral 7B 和 Muse Glimmer 能从已滑出窗口的缓存里找回信息,做长上下文推理的可以看看。
这论文把 KV-cache 压缩变成了能签合同的事:给定风险目标,自动算出能砍多少缓存,砍不了就回退全 KV。做长文本推理部署的可以看看。
朋友,这篇论文挺有意思的,它不是简单说大模型有偏见,而是具体分析了哪些语言触发器(比如代理性语言、排斥性编码)会导致偏见,还给出了一个具体的审计方法,对做招聘AI系统的人应该挺有参考价值。