智源社区 2024年11月20日
ChatGPT付费功能免费用!Mistral把Canvas、Artifact全复制了
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欧洲AI公司Mistral AI在其大模型平台Le Chat上新增了Canvas、联网搜索、上传PDF等ChatGPT同款功能,且全部免费。此外,Mistral还与绘图模型Flux合作,在Le Chat上提供免费的在线生图功能。新版本Le Chat还发布了124B参数的多模态大模型Pixtral Large,在多个任务中取得了接近或超过Gemini-1.5 Pro和GPT-4的成绩。Mistral致力于打造一个功能丰富且免费的大模型平台,但目前在语音对话和桌面客户端方面仍有差距。Pixtral Large在训练中考虑了前端应用,并取得了不错的性能,但在部分数据集上表现略逊于其他模型。

🎉 **Le Chat新增ChatGPT同款功能:** Mistral AI的Le Chat平台新增了Canvas、联网搜索、上传PDF等ChatGPT的功能,且全部免费开放,用户可以一站式体验主流大模型功能。

🌐 **与Flux合作提供免费生图功能:** Le Chat平台与知名绘图模型Flux合作,为用户提供免费的在线图像生成功能,进一步扩展了平台的多模态能力。

📊 **发布124B参数的多模态大模型Pixtral Large:** Mistral发布了124B参数的多模态大模型Pixtral Large,在图像分析、OCR识别、图表分析等方面表现出色,并在多个基准测试中取得了接近或超过GPT-4的成绩。

📚 **Pixtral Large在训练中考虑前端应用:** Pixtral Large在训练过程中充分考虑了前端应用,旨在提供更佳的用户体验,体现了Mistral在模型与产品协同设计方面的重视。

⚠️ **与ChatGPT相比仍存在差距:** Mistral的Le Chat平台目前尚未支持语音对话和桌面客户端,在功能完整性方面与ChatGPT仍存在差距。

欧洲的OpenAI,把ChatGPT功能都复制了。

Mistral AI大模型平台Le Chat新增Canvas、联网搜索、上传PDF等ChatGPT同款功能,而且全都免!费!

三大主流大模型产品的功能,现在可以一站式访问。

而且还官宣和知名绘图模型Flux达成合作,在Le Chat平台提供在线生图功能,同样是不收一分钱。

经量子位简单实测发现,搜索、文档总结和绘图这些新功能都支持中文

Mistral的CEO Arthur Mensch表示,这次的新版Le Chat是一个里程碑,标志着该平台已经成为“更成熟的动物”。

ChatGPT同款功能免费用

在Mistral的官方平台Le Chat(看上去是chat,但实际上是法语的“猫”)上,免费上新了一系列ChatGPT同款功能。

从Mistral官方发布的表格来看,除了o1和语音对话,其他功能基本都安排了。

其中也包括OpenAI最新上线的高级界面Canvas,在ChatGPT中该功能目前还是会员专属。

在Le Chat的Canvas当中,可以单独展示生成的文稿,而不必再从对话中手动提取。

代码也可以如法炮制,并支持实时预览,还能选中局部代码要求做出修改。

再来是联网搜索,和ChatGPT一样,Le Chat可以根据问题进行在线搜索总结,并附上来源信息,而且速度非常快。

另外,现在的Le Chat已经能够处理复杂的PDF文档和图像,并进行分析和总结,包括其中的表格、图表、文本、公式、方程等内容。

在下面的示例中,Le Chat对爱因斯坦等人1935年撰写的著名量子纠缠论文进行了信息提取、概括和语义理解。

除了分析图片,最新的Le Chat也支持了文生图,不过Mistral暂未自研此类模型,而是选择了与Flux合作,接入其模型。

还可以创建并在对话中@智能体,智能执行一些任务,但是目前创建页面只有法语……

不过,目前Mistral已经发布的模型尚未拓展至语音模态,因此ChatGPT中的高级语音对话功能,Le Chat是没有的,另外也没有桌面客户端。

所以,虽然Mistral此举被视为在功能上对ChatGPT的追赶,但离真正追上还存在一定的距离,不过倒是胜在免费(手动狗头)。

多模态模型大号版上线

在Le Chat中提供图像分析功能的,正是今天同时发布的大号版多模态大模型Pixtral Large

它拥有124B参数量,包括一个123B参数的解码器和一个1B参数的视觉编码器,此前Mistral曾经发布了小号的12B版本。

上下文窗口为128k,相当于可以一次性处理至少30张高分辨率图像。

功能上Pixtral Large支持多语言OCR识别,并在此基础上进行推理

也能看懂图表并分析其中的趋势。

同时,Pixtral Large在训练的过程当中还考虑到了前端应用,对此Mistral的CEO Arthur Mensch解释道:

从Mistral的成长经历中我们意识到,要想创造好的AI体验,需要模型和产品界面的协同设计。

Pixtral就是一个很好的例子,它在训练过程中充分考虑了前端应用。

而至于模型本身的性能,按照Mistral的说法,Pixtral Large是目前的SOTA视觉模型。

在MMMU、MathVista、ChartQA等六个不同任务类型的数据集中,Pixtral Large取得了超过或接近与Gemini-1.5 Pro和GPT-4o的成绩,相对Claude-3.5 Sonnet优势更为明显,在开源模型中更是远远超过Llama-3.2 90B。

此外Mistral团队还以GPT-4o作为评价者,使用其自己开源的MM-MT-Bench基准进行了测试,结果Pixtral Large领先于其他模型,包括既当裁判员又当运动员的GPT-4o。

有网友看了Pixtral的成绩后表示,Benchmark很快又需要更新了。

不过在Reddit上,有人提出质疑,表示Pixtral可能并没有达到SOTA水准——

Mistral官方只将Pixtral和少数模型做了比较,其中开源模型只比较了Llama-3.2 90B

但实际在多个数据集上,Qwen2-VL(最大版参数量72B)的表现比Pixtral更强。

同时在部分数据集中,Pixtral的测试成绩也不如Molmo(由西雅图一家名为Ai2的非营利研究机构开发)

而且有人实测之后说,在他测试的含有日文的图片中,Pixtral Large的识别能力还不如Qwen的7B版本。

那么,你觉得Mistral的新产品到底好不好用呢?

参考链接:
[1]
https://mistral.ai/news/mistral-chat/
[2]https://mistral.ai/news/pixtral-large/
[3]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1gu7cm8/mistral_large_2411_and_pixtral_large_reLease_18th/

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