虽然主要选手是Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B和GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我们可...
虽然主要选手是 Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B 和 GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我...
Mistral Large 2在代码生成、数学和推理等方面的能力明显增强,可以与GPT-4o和Llama 3.1一较高下。 而且,模型参数量仅有123B,不到Llama 3.1 405B的三分之一,完全可以在单个节点上以大吞吐量运行。 成本效率、速度和性能的「三角形战士」,Mistral Large当之无愧—— 和GPT-4o比,它开源;和Llama 3.1 450B比,...
虽然主要选手是Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B和GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我们可...
从下图 1 可以看到,Codestral 的上下文窗口长度为 32k,竞品CodeLlama70B 为 4k、DeepSeek Coder 33B 为 16k、Llama 3 70B 为 8k。结果显示,在代码生成远程评估基准 RepoBench 上,Codestral 的表现优于其他模型。 Mistral AI 还将 Codestral 与现有的特定于代码的模型进行了比较,后者需要较高的硬件需求。
而且,模型参数量仅有123B,不到Llama 3.1 405B的三分之一,完全可以在单个节点上以大吞吐量运行。 成本效率、速度和性能的「三角形战士」,Mistral Large当之无愧—— 和GPT-4o比,它开源;和Llama 3.1 450B比,它参数少;和Llama 3 70B比,它性能好。
而且,模型参数量仅有123B,不到Llama 3.1 405B的三分之一,完全可以在单个节点上以大吞吐量运行。 成本效率、速度和性能的「三角形战士」,Mistral Large当之无愧—— 和GPT-4o比,它开源;和Llama 3.1 450B比,它参数少;和Llama 3 70B比,它性能好。
虽然主要选手是Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B和GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我们可...
而且,模型参数量仅有123B,不到Llama 3.1 405B的三分之一,完全可以在单个节点上以大吞吐量运行。 成本效率、速度和性能的「三角形战士」,Mistral Large当之无愧—— 和GPT-4o比,它开源;和Llama 3.1 450B比,它参数少;和Llama 3 70B比,它性能好。
从下图 1 可以看到,Codestral 的上下文窗口长度为 32k,竞品 CodeLlama 70B 为 4k、DeepSeek Coder 33B 为 16k、Llama 3 70B 为 8k。结果显示,在代码生成远程评估基准 RepoBench 上,Codestral 的表现优于其他模型。 Mistral AI 还将 Codestral 与现有的特定于代码的模型进行了比较,后者需要较高的硬件需求。