Mistral 发布 Mistral Large 2407

Mistral 发布新一代旗舰模型 Mistral Large 2。相对前代，新版在代码生成、数学与推理上有明显跃迁，并补齐了更强的多语种支持与高级 function calling 能力。模型提供 128K 上下文窗口，覆盖法语、德语、西语、意大利语、葡语、阿拉伯语、印地语、俄语、中文、日语、韩语等数十种自然语言，以及 Python、Java、C、C++、JavaScript、Bash 等 80 多种编程语言。MMLU 预训练版本准确率达 84.0%，在开放模型的性能/成本帕累托前沿上落下新点。

这一代特别投入到减少幻觉、提升 reliability 的训练目标上。Mistral Large 2 被引导得更谨慎，会承认信息不足或无法给出确信答案，避免编造听起来合理却失实的内容。数学基准 GSM8K、MATH 的成绩相应抬升。在 instruction following 与多轮对话上，MT-Bench、Wild Bench、Arena Hard 的得分均有提高；与此同时，团队刻意控制生成长度，让回复在保持质量的前提下更简洁，从而在商业场景里更省成本。

函数调用层面，Mistral Large 2 经过专门训练，可执行并行与顺序两种调用模式，成为复杂业务应用的推理引擎。Mistral 同时把 la Plateforme 收敛为两款通用模型 Mistral Nemo 与 Mistral Large，加上两款专用模型 Codestral 与 Embed，旧版模型逐步下线，但 Mistral 7B、Mixtral 8x7B/8x22B、Codestral Mamba、Mathstral 等 Apache 系列依旧可用 mistral-inference 与 mistral-finetune 自部署。fine-tuning 能力延伸到 Mistral Large、Mistral Nemo、Codestral 三款模型，让企业可以在自有数据上做定制训练，把通用模型沉淀为领域专家。