近日，清华系发布的国产大模型Mistral在GitHub上引发热烈反响，其2B体量却拥有超越许多“大体量”模型的性能，令人惊叹。这不仅体现在其强大的性能表现上，更体现在其极低的成本优势：仅需1元即可获得1700000 tokens的推理成本，远低于同类产品。此外，Mistral还具备多模态能力，展现出强大的应用潜力。这一事件再次证明，在AI领域，优秀的模型设计和成本控制同样至关重要，并非简单的“体量为王”。
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近日，清华系发布了一款国产Mistral，这个仅2B体量的大模型意外地获得了GitHub上的热烈欢迎，一天内便斩获300+星。性能方面，这款产品颇具竞争力，性能跟体量极具反差感，在多项成绩中超越了一众主流“大体量”大模型。成本方面更是令人惊叹，仅需1元即可获得1700000tokens的推理成本，相较于同类产品，成本压低了许多。除了以上特点，产品还具备多模态的能力，表现出出色的效果。
Mistral的成功，展现了国产大模型在性能和成本上的突破，也为未来大模型的发展方向提供了新的思路。相信在未来，我们将看到更多类似的惊喜出现，推动AI技术持续进步。