ChatGPT付费功能免费用!Mistral把Canvas、Artifact全复制了

2024-11-20 12:00| 发布者: 那是伟大的爱啊| 查看: 479| 评论: 0

摘要: 克雷西发自凹非寺量子位|公众号QbitAI欧洲的OpenAI,把ChatGPT功能都复制了。MistralAI大模子平台LeChat新增Canvas、联网搜刮、上传PDF等ChatGPT同款功能,而且全都免!费!三大主流大模子产物的功能,如今可以一站 ...

  • 克雷西 发自 凹非寺
    量子位 | 公众号 QbitAI

欧洲的OpenAI,把ChatGPT功能都复制了。

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

三大主流大模子产物的功能,如今可以一站式访问。



而且还官宣和着名画图模子Flux告竣互助,在Le Chat平台提供在线生图功能,同样是不收一分钱。



经量子位简朴实测发现,搜刮、文档总结和画图这些新功能都支持中文



Mistral的CEOArthur Mensch表现,这次的新版Le Chat是一个里程碑,标记着该平台已经成为“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,但现实上是法语的“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,其他功能根本都安排了。

此中也包罗OpenAI最新上线的高级界面Canvas,在ChatGPT中该功能现在照旧会员专属。



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



代码也可以如法炮制,并支持及时预览,还能选中局部代码要求做出修改。



再来是联网搜刮,和ChatGPT一样,Le Chat可以根据题目举行在线搜刮总结,并附上泉源信息,而且速率非常快。



别的,如今的Le Chat已经可以或许处置惩罚复杂的PDF文档和图像,并举行分析和总结,包罗此中的表格、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年撰写的闻名量子胶葛论文举行了信息提取、概括和语义明白。



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



还可以创建并在对话中@智能体,智能实行一些使命,但是现在创建页面只有法语……



不外,现在Mistral已经发布的模子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,别的也没有桌面客户端。

以是,固然Mistral此举被视为在功能上对ChatGPT的追赶,但离真正追上还存在肯定的间隔,不外倒是胜在免费(手动狗头)。

多模态模子大号版上线

在Le Chat中提供图像分析功能的,正是本日同时发布的大号版多模态大模子Pixtral Large

它拥有124B参数目,包罗一个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,相称于可以一次性处置惩罚至少30张高分辨率图像。

功能上Pixtral Large支持多语言OCR辨认,并在此底子上举行推理



也能看懂图表并分析此中的趋势。



同时,Pixtral Large在练习的过程当中还思量到了前端应用,对此Mistral的CEO Arthur Mensch表明道:

从Mistral的发展履历中昨们意识到,要想创造好的AI体验,必要模子和产物界面的协同计划。
Pixtral就是一个很好的例子,它在练习过程中充实思量了前端应用。



而至于模子自己的性能,按照Mistral的说法,Pixtral Large是现在的SOTA视觉模子。

在MMMU、MathVista、ChartQA等六个差别使命范例的数据会合,Pixtral Large取得了凌驾或靠近与Gemini-1.5 Pro和GPT-4o的结果,相对Claude-3.5 Sonnet上风更为显着,在开源模子中更是远远凌驾Llama-3.2 90B。

别的Mistral团队还以GPT-4o作为评价者,利用其本身开源的MM-MT-Bench基准举行了测试,效果Pixtral Large领先于其他模子,包罗既当评判员又当活动员的GPT-4o。



有网友看了Pixtral的结果后表现,Benchmark很快又必要更新了。



不外在Reddit上,有人提出质疑,表现Pixtral大概并没有到达SOTA水准——

Mistral官方只将Pixtral和少数模子做了比力,此中开源模子只比力了Llama-3.2 90B

但现实在多个数据集上,Qwen2-VL(最大版参数目72B)的体现比Pixtral更强。

同时在部门数据会合,Pixtral的测试结果也不如Molmo(由西雅图一家名为Ai2的非营利研究机构开辟)。



而且有人实测之后说,在他测试的含有日文的图片中,Pixtral Large的辨认本领还不如Qwen的7B版本。



那么,你以为Mistral的新产物到底好欠好用呢?

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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