大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

Mistral AI今天发布了其首个专注于推理能力的系列模型——**Magistral**。这次发布包含两个核心模型：旗舰模型`Magistral Medium`和已开源的`Magistral Small (24B)`。最引人注目的亮点是，Mistral展示了其自研的强化学习（RL）pipeline能够从头开始，仅通过RL训练就将基础模型的推理能力提升到业界顶尖水平，而无需依赖任何其他预先存在的推理模型进行数据蒸馏。这套技术栈非常强大！

欧洲大模型之光MistralAI开源了2个全新的多模态大模型，即Mistral-Small-3.1-24B基座版本和指令微调版本。这两个大模型均以Apache2.0协议开源，因此可以完全免费商用。而官方也给出了这个模型在多个评测集上的效果，高于GPT-4o-mini和Gemma 3 27B。因为其参数规模较小，推理速度可以达到每秒150个tokens，同时支持多种语言，是一个非常值得关注的小而美的多模态大模型。

在人工智能领域，Mistral与NVIDIA的合作带来了一个引人注目的新型大模型——Mistral NeMo。这个拥有120亿参数的模型不仅性能卓越，还为AI的普及和应用创新铺平了道路。MistralAI官方博客介绍说该模型是此前开源的Mistral 7B模型的继承者，因此未来可能7B不会再继续演进了！

今天，MistralAI官方正式官宣了这个模型，并在HuggingFace上上架了两个不同的版本，一个是预训练基础模型Mixtral 8x22B，另一个则是指令优化的版本Mixtral-8x22B-Instruct。同时官网发布了博客介绍这个全新的大模型，并披露了更加详细的结果。

Mixtral-8×7B-MoE是由MistralAI开源的一个MoE架构大语言模型，因为它良好的开源协议和非常好的性能获得了广泛的关注。就在刚才，Mixtral-8×7B-MoE的继任者出现，MistralAI开源了全新的Mixtral-8×22B-MoE大模型。

Mistral-7B是由MistralAI开源的一个73亿参数规模的大语言模型，最早在2023年9月底开源。因为其良好的性能和友好的开源协议被很多人使用。今天，这个模型升级到来v0.2版本Mistral-7B-v0.2。基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的模型 Mistral-7B-Instruct-v0.2在2023年11月11日公布，而这个基座模型则是在2023年3月24日开源。

MistralAI又悄悄地上线了另一个模型，即Mistral Next。相比之前的发布预训练种子引起大家猜测的方式，本次MistralAI又把模型发布玩出了花，他们没有公布任何信息，选择直接上架LM-SYS的大模型竞技场Chat Arena，让大家直接体验对比。

在人工智能快速发展的今天，创新型模型如Mixtral 8x7B的出现，不仅推动了技术的进步，还为未来的AI应用开辟了新的可能性。这款基于Sparse Mixture of Experts（SMoE）架构的模型，不仅在技术层面上实现了创新，还在实际应用中展示了卓越的性能。尽管一个月前这个模型就发布，但是MistralAI今天才上传了这个模型的论文，我们可以看到更详细的信息。

MistralAI开源的混合专家模型Mistral-7B×8-MoE在本周吸引了大量的关注。这个模型不仅是稍有的基于混合专家技术开源的大模型，而且有较高的性能、较低的推理成本、支持法语、德语等特性。昨天MistralAI发布的不仅仅是这个混合专家模型，还有他们的平台服务La plateforme。在这里他们透露了MistralAI还有更加强大的模型。

12月8日晚上，MistralAI在他们的推特账号上发布了一个磁力链接，大家下载之后根据名字推断这是一个混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）。这种模型因为较低的成本和更高的性能被认为是大模型技术中非常重要的路径。也是GPT-4可能的方案。MistralAI在今天发布了博客，正式介绍了这个强大的模型。

MistralAI是一家法国的大模型初创企业，其2023年9月份发布的Mistral-7B模型声称是70亿参数规模模型中最强大的模型，并且由于其商用友好的开源协议，吸引了很多的关注。在昨晚，MistralAI突然在推特上公布了一个磁力下载链接，而下载之后大家发现这是一个基于混合专家的大模型这是由8个70亿参数规模专家网络组成的混合模型（Mixture of Experts，MoE，混合专家网络）。