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在24年11月这个节点，开源大模型中审核极少而且性能极好的是12.6b的mistral nemo及各种微调版本 虽然mistral nemo现在论能力已经明显落后同级别的qwen2.5 14b，但是发布时的24年7月，社区中很多人测评的结果是他能打平很多当时的20b甚至30b模型，中文能力也不弱，放在当下能力也不算落后（关健是22b的. 他表示：“我们认为不需要 1000 亿美元来训练非常好的模型。 ” 目前，mistral尚未披露新模型的具体参数，但表示将在3月底的技术峰会上公布详细信息。 这场即将到来的技术盛宴，不仅将检验mistral的技术突破，更将为全球ai开发者提供新的创新起点。 不过今天，事情发生了变化：mistral 发布了 mistral large 模型 [2]，可以通过 le chat 体验 [3]，或者通过付费 api 调用。 本文后面我会简单地聊一下 mistral large 的性能，的确很强，不过还是先让我们说完开源这件事。 帮你问了moe架构的鼻祖 mistral ai。 回答如下： moe（mixture of experts）模型的核心思想是，将一个大的模型分解成多个较小的专家模型，每个专家模型负责处理输入空间的一个子集。 在moe模型中，负载均衡的作用不仅仅是为了方便训练，还有以下几个方面的意义： 1.

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他表示：“我们认为不需要 1000 亿美元来训练非常好的模型。 ” 目前，mistral尚未披露新模型的具体参数，但表示将在3月底的技术峰会上公布详细信息。 这场即将到来的技术盛宴，不仅将检验mistral的技术突破，更将为全球ai开发者提供新的创新起点。 不过今天，事情发生了变化：mistral 发布了 mistral large 模型 [2]，可以通过 le chat 体验 [3]，或者通过付费 api 调用。 本文后面我会简单地聊一下 mistral large 的性能，的确很强，不过还是先让我们说完开源这件事。 帮你问了moe架构的鼻祖 mistral ai。 回答如下： moe（mixture of experts）模型的核心思想是，将一个大的模型分解成多个较小的专家模型，每个专家模型负责处理输入空间的一个子集。 在moe模型中，负载均衡的作用不仅仅是为了方便训练，还有以下几个方面的意义： 1. 在24年11月这个节点，开源大模型中审核极少而且性能极好的是12.6b的mistral nemo及各种微调版本 虽然mistral nemo现在论能力已经明显落后同级别的qwen2.5 14b，但是发布时的24年7月，社区中很多人测评的结果是他能打平很多当时的20b甚至30b模型，中文能力也不弱，放在当下能力也不算落后（关健是22b的.

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