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ChatGPT付費功能免費用!Mistral把Canvas、Artifact全復制了

2024-11-21 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:ChatGPT付費功能免費用!Mistral把Canvas、Artifact全復制了,歡迎閱讀。

歐洲的 OpenAI,把 ChatGPT 功能都復制了。

Mistral AI 大模型平台 Le Chat 新增 Canvas、聯網搜索、上傳 PDF 等 ChatGPT 同款功能,而且全都免!費!

三大主流大模型產品的功能,現在可以一站式訪問。

而且還官宣和知名繪圖模型Flux達成合作,在 Le Chat 平台提供在線生圖功能,同樣是不收一分錢。

經量子位簡單實測發現,搜索、文檔總結和繪圖這些新功能都支持中文。

Mistral 的 CEO Arthur Mensch表示,這次的新版 Le Chat 是一個裡程碑,标志着該平台已經成為 " 更成熟的動物 "。

ChatGPT 同款功能免費用

在 Mistral 的官方平台 Le Chat(看上去是 chat,但實際上是法語的 " 貓 ")上,免費上新了一系列 ChatGPT 同款功能。

從 Mistral 官方發布的表格來看,除了 o1 和語音對話,其他功能基本都安排了。

其中也包括 OpenAI 最新上線的高級界面 Canvas,在 ChatGPT 中該功能目前還是會員專屬。

在 Le Chat 的 Canvas 當中,可以單獨展示生成的文稿,而不必再從對話中手動提取。

代碼也可以如法炮制,并支持實時預覽,還能選中局部代碼要求做出修改。

再來是聯網搜索,和 ChatGPT 一樣,Le Chat 可以根據問題進行在線搜索總結,并附上來源信息,而且速度非常快。

另外,現在的 Le Chat 已經能夠處理復雜的 PDF 文檔和影像,并進行分析和總結,包括其中的表格、圖表、文本、公式、方程等内容。

在下面的示例中,Le Chat 對愛因斯坦等人 1935 年撰寫的著名量子糾纏論文進行了信息提取、概括和語義理解。

除了分析圖片,最新的 Le Chat 也支持了文生圖,不過 Mistral 暫未自研此類模型,而是選擇了與 Flux 合作,接入其模型。

還可以創建并在對話中 @智能體,智能執行一些任務,但是目前創建頁面只有法語……

不過,目前 Mistral 已經發布的模型尚未拓展至語音模态,因此 ChatGPT 中的高級語音對話功能,Le Chat 是沒有的,另外也沒有桌面客戶端。

所以,雖然 Mistral 此舉被視為在功能上對 ChatGPT 的追趕,但離真正追上還存在一定的距離,不過倒是勝在免費(手動狗頭)。

多模态模型大号版上線

在 Le Chat 中提供影像分析功能的,正是今天同時發布的大号版多模态大模型Pixtral Large。

它擁有124B 參數量,包括一個 123B 參數的解碼器和一個 1B 參數的視覺編碼器,此前 Mistral 曾經發布了小号的 12B 版本。

上下文視窗為 128k,相當于可以一次性處理至少 30 張高分辨率影像。

功能上 Pixtral Large 支持多語言 OCR 識别,并在此基礎上進行推理。

也能看懂圖表并分析其中的趨勢。

同時,Pixtral Large在訓練的過程當中還考慮到了前端應用,對此 Mistral 的 CEO Arthur Mensch 解釋道:

從 Mistral 的成長經歷中我們意識到,要想創造好的 AI 體驗,需要模型和產品界面的協同設計。

Pixtral 就是一個很好的例子,它在訓練過程中充分考慮了前端應用。

而至于模型本身的性能,按照 Mistral 的說法,Pixtral Large 是目前的 SOTA 視覺模型。

在 MMMU、MathVista、ChartQA 等六個不同任務類型的數據集中,Pixtral Large 取得了超過或接近與 Gemini-1.5 Pro 和 GPT-4o 的成績,相對 Claude-3.5 Sonnet 優勢更為明顯,在開源模型中更是遠遠超過 Llama-3.2 90B。

此外 Mistral 團隊還以 GPT-4o 作為評價者,使用其自己開源的MM-MT-Bench基準進行了測試,結果 Pixtral Large 領先于其他模型,包括既當裁判員又當運動員的 GPT-4o。

有網友看了 Pixtral 的成績後表示,Benchmark 很快又需要更新了。

不過在 Reddit 上,有人提出質疑,表示 Pixtral 可能并沒有達到 SOTA 水準——

Mistral 官方只将 Pixtral 和少數模型做了比較,其中開源模型只比較了 Llama-3.2 90B。

但實際在多個數據集上,Qwen2-VL(最大版參數量 72B)的表現比 Pixtral 更強。

同時在部分數據集中,Pixtral 的測試成績也不如 Molmo(由西雅圖一家名為 Ai2 的非營利研究機構開發)。

而且有人實測之後說,在他測試的含有日文的圖片中,Pixtral Large 的識别能力還不如 Qwen 的 7B 版本。

那麼,你覺得 Mistral 的新產品到底好不好用呢?

參考鏈接:

[ 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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