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2. Mistral-Large的答案更简洁且解析速度更快（这一点很有帮助！） 3. 它没有访问Code Interpreter等工具，所以在处理需要执行代码的数学问题时会失败。 4. 在输出代码的方式上，Mistral-Large表现得更不“懒惰”：它不会尝试解释下一步要做什么，而是立即输出相应的 ...

猜测 Mixtral-8x7B MoE 模型大概率不是 From Scratch 训练的，而是通过之前非常强的 Mistral-7B 进行 Sparse Upcycling 扩展得到的。 推测原因是比较 Mixtral-8x7B 和 Mistral-7B 两者的模型结构，可以发现 8x7B 模型里的 Expert 规格和 7B 完全一致，均为：

Mistral 正式发布 Mistral Large在基准测试中仅次于GPT-4，超过其他所有模型。 Mistral Large具有新的功能和优势： 它在英语、法语、西班牙语、德语和意大利语方面拥有母语般流利的能力，并对语法和文化背景有细致的理解。

目前英特尔、AMD、英伟达都在推动大语言模型的本地运行，主要是将开源的LLAMA、chatGLM等在PC上运行。

其实，Ollama 确实比 LM studio 安装和使用要麻烦点，需要自己进行命令行调用。但是 Ollama，下载模型和使用都十分简单，而 LM 下载模型需要一点技巧，小白是很难搞定的。

我已经搞了一年大模型了，除了训练自研大模型之外，也一直在用One-API接入部分优秀的开源大模型，曾经LLama3、幻方、百川、ChatGLM都曾经是我的主力模型，但是自从阿里开源了Qwen2，在大模型竞技场上屠榜之后，目前阿里的Qwen2 72B已经是我们在开发应用中的首选了。

ChatGPT使用实况. 可以看到，这个网站支持的AI大模型聚合平台功能包括了国内外常见的AI大模型，包括OpenAI的ChatGPT4.0、3.5，还有百度的文心一言，阿里的通义千问，清华的GLM4、3，甚至还有最近爆火的Claude3.0...

Mixtral 8x7B (Mistral)：一个性能超越了 Llama 2 70B 的高质量 MoE，并且具有更快的推理速度。此外，还发布了一个经过指令微调的模型。 此外，还发布了一个经过指令微调的模型。