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11月19日，Mistral AI宣布推出新视觉模型——Pixtral Large。
Pixtral Large是基于Mistral Large 2构建，具有124B开放权重的多模态模型，支持128K上下文窗口，能够理解文档、图表和自然图像的同时保持了 Mistral Large 2 领先的纯文本理解能力。
根据Mistral AI提供的Pixtral Large在MMMU、MathVista、ChartQA、DocVQA、VQAv2等基准测试的数据，该模型在包括 MathVista、DocVQA 和 VQAv2 在内的多种基准上展现出了最先进的性能。
其中，在MathVista 基准上，Pixtral Large 实现了69.4%的准确率，优于所有其他模型。在 ChartQA和DocVQA 基准上， Pixtral Large 超越了 GPT-4o 和 Gemini-1.5 Pro。而在 MM-MT-Bench 上表现Pixtral Large也优于Claude-3.5 Sonnet（新版）、Gemini-1.5 Pro 和 GPT-4o（最新版）。
除了发布新模型Pixtral Large，Mistral AI公司还更新了文本模型Mistral Large，并以Mistral Large 24.11的形式更新在HuggingFace，Mistral Large 24.11和Pixtral Large一样支持128K上下文窗口、在长上下文理解、新系统提示和更准确的函数调用方面有显著改进。
Mistral Large 24.11模型突出特点之一就是精通编码，它接受过80多种编码语言的培训，例如 Python、Java、C、C++、Javacsript 和 Bash等。
> 在302.AI上使用获取方式
Mistral AI发布消息后，302.AI在第一时间更新了Pixtral Large和Mistral Large 24.11两个模型，如果想要快速获得这两个模型，可以选择302.AI的聊天机器人；如果想要便捷高效接入模型的API，可以选择我们的API超市，下面是具体的获取方式：
1、聊天机器人：进入302.ai后，找到聊天机器人——点击模型——找到开源模型——开源看到Pixtral Large 2411和Mistral Large 2411两个模型，选择需要的模型后点击【确定】即可；
2、API超市：找到API超市——在分类中点击【语言大模型】——选择开源模型；
（1）点击【查看文档】后，左侧为模型列表，可以看到Pixtral Large 2411和Mistral Large 2411模型，302.AI支持在线调试功能，能够帮助开发者快速测试和验证API接口的功能，提高开发和调试的效率；
（2）点击【在线体验】则可以更快捷、高效的测试模型各种参数；
> 模型实测
接下来，我们根据模型的性能特点进行实测，看看表现如何？
实测1-3均为多模态实测，为了更直观对比模型答案，选择了302.AI的模型竞技场，分别从图表理解、图形推理等方面测试对比模型的表现。
对比模型：Pixtral Large 2411、GPT-4o、Llama3.2-90B
第一轮实测先上传了一张中国四大经济圈GDP增速对比折线图，可以看到图中蓝色线代表的是全国GDP增速。
分析：第一题还是比较简单，我们可以看到以下包括Pixtral Large 2411在内的三个模型的回答都是正确的，2015年全国GDP增速为7%上下，而Pixtral Large还在回答中指出蓝色线条代表全国的GDP增速，答案更加完整。
第二轮实测不只是看图回答，还需要加上简单的计算，给出一张具有多种几何图像的图片
提示词提问：请问图中减去所有紫色物体和红色物体后，剩下多少个物体？
分析：这一题的正确答案是11个。看下三个模型的回答，GPT-4o的回答很简短，但给出的答案是错误的，Llama3.2-90B则是表现较差，回答中紫色物体和红色物体的数量均是错的。而今天的主角Pixtral Large的回答让人眼前一亮，不仅回答正确，还完整无误地描述出减去以及剩下的物体形状和颜色！
实测3的难度比以上测试都大，获取图片中信息后，还需要对信息进行分析计算才能回答问题。我们先给出一张小票，里面包含了菜品、数量、金额等信息。
提示词提问：请根据图片信息回答，如果我需要买6瓶绿茶+1份炒花甲+1串羊肉串，共需要多少钱？
分析：小票图片中只给出了5串羊肉串的价格，而提问的是1串羊肉串，这需要模型获取理解小票信息后做出计算。首先可以看到GPT-4o的回答完全正确，其次是Llama3.2-90B模型的回答，三个单品价格都是错误的，最后的价格也是错误的，最后是Pixtral Large的回答，非常可惜，回答中单品价格和总结果也都是错误的！
对比模型：Mistral Large 2411、Claude-3.5-sonnet
使用工具：302.AI的聊天机器人-Artifacts功能
设计一个智慧城市数据监控大屏，react形式实现:
分析1：这里多次尝试用中文提问，Mistral Large 2411都无法生成正确的代码运行，于是切换了英文提示词，终于能成功运行，但是从生成的效果来看，可以说不太理想，虽然实现了实时数据效果，但完全没有页面设计可言。
分析2：再看看Claude-3.5-sonnet的生成的效果，不仅实现了实时数据效果，从美学角度上看，画面设计简约大方，非常出色。
分析：Mistral Large 2411的第二轮是文本分析测试，文本中小说次序打乱并分为了8个片段，需要模型阅读文本后将片段进行排序，可以看到Mistral Large 2411的回答并不是按照提示词排序片段，而是将文本中的内容直接作为答案回答，让人有种“答不对题”的感觉。
> 总结
多模态实测：Pixtral Large在实测1图表理解和实测2图形推理上表现非常出色，尤其是实测2图形推理问题中，能够对物体数量及特征的正确识别和描述。但在实测3小票信息处理上，Pixtral Large未能准确计算出最终价格，这表明在处理需要复杂运算和多层信息综合的任务时仍有提升空间。
编程实测：在实测中，Mistral Large 2411的表现并不理想，尤其是使用中文进行代码生成时，效果非常差。尽管在切换至英文提示后有所改善，但生成的结果在页面设计方面仍有明显不足。
文本分析测试：根据实测可以看出，Mistral Large 2411在长文本分析的表现也是较差的，不止回答错误，还出现与问题完全无关的“答非所问”现象。
总的来说，在此次实测中，Pixtral Large 2411和Mistral Large 2411展现了各自的优势和不足。Pixtral Large在多模态理解上表现出色，Mistral Large 2411则在编码能力和文本分析上显示出一定的局限性。未来我们会继续关注相关动态给大家带来更多AI资讯。
https://mistral.ai/news/pixtral-large/
文章来源：【302.AI】公众号
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