本周，闭源与开源巨头之间的斗争愈演愈烈，这一切都是为了 “共同建设” 和 ”使模型更易于访问OpenAI 于 7 月 18 日发布 GPT-4o mini，Meta 于 7 月 23 日发布 Llama 3.1 405B，Mistrial 于 7 月 24 日发布 large2 模型

显然，每个人都在努力吸引开发人员的注意力，争取应用程序使用他们的模型。抛开动机不谈，这些模型之间的主要区别是什么？

本文对这三种模式进行了分析，并根据最主要的用例提出了建议，同时对东方的情况进行了展望，预测了中国法学硕士（LLM）领域的未来发展。

GPT4o mini – OpenAI 迄今为止最高效的 AI 模型

1. 专为低延迟和高吞吐量而设计，可实现客户支持聊天机器人和自动文档等实时应用程序
2. 模型大小：虽然没有指定确切的参数数量，但与 GPT-4 等较大版本相比，它被描述为“小模型”。
3. 方式：目前支持文本和视觉输入，未来计划支持音频和视频输入。
4. 安全特性：集成安全措施，抵御越狱、阻止提示注入、防止系统提示提取。
5. 定价：每百万输入代币 $0.15，每百万输出代币 $0.60

LLama 3.1 405B – Meta 迄今为止最大的 AI 模型 

1. 它使用 16,000 个 Nvidia H100 GPU 对超过 15 万亿个标记进行了训练。
2. 该模型支持八种语言：英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。
3. 增强推理和解决问题的能力
4. 长篇文本摘要和高级对话能力
5. Meta 强调“开发人员可以在自己的基础设施上对 Llama 3.1 405B 进行推理，速度大约为 50% 使用 GPT-4o 等封闭模型的成本，用于面向用户和离线推理任务”。 

Mistral Large 2 123B – Mistral（一家法国初创公司）的最新 AI 模型 

1. 专为单节点推理而设计，考虑了长上下文应用，使其具有高效率和高吞吐量
2. 因其在代码生成和数学推理方面的强大性能以及对 80 多种编码语言的支持而闻名。 
3. 高级推理和知识
4. 幻觉减少，因为它被训练来识别缺乏足够信息的情况
5. 免费用于研究和非商业用途

功能/型号	GPT-4o 迷你	骆驼 3.1 405B	米斯特拉尔 大号 2
参数	未指定	4050亿	1230亿
上下文窗口	128,000 个代币	128,000 个代币	128,000 个代币
支持的语言	50+	八	几十
支持的编码语言	未指定	未指定	80+
语言理解与推理分数（MMLU）	82%	88.6%	84%
业绩亮点	经济高效、可定制	推理、编码、工具使用	代码生成，数学
商业用途	提供定价	大公司需要许可证	需要付费许可
部署	高效、可定制	需要多个 GPU	单节点推理

GPT-4o Mini 与 Llama 3.1 405B 与 Mistral Large 2 的比较表  

那么这有什么大不了的呢？这三种模型的第一大实际用例。

GPT-4o Mini： 最适合寻求经济高效且可定制的 AI 解决方案以用于特定任务应用的企业。最常用的用例是边缘聊天机器人和客户支持。

GPT-4o Mini 的低延迟和成本效益使其成为开发实时客户支持聊天机器人的理想选择，尤其是在智能手机等边缘端。其强大的语言理解和生成能力可以跨多种语言快速、准确地响应客户查询。

骆驼3.1 405B： Llama 3.1 405B 集成到 Meta 的产品中，适用于高级推理、编码和多语言任务。其庞大的参数数量和上下文窗口使其功能强大但资源密集。最常用的用例是合成数据生成。

Llama 3.1 405B 擅长生成高质量的合成数据，这对于训练和微调其他 AI 模型尤其有价值。此功能在医疗保健、金融和零售等行业尤其有用，因为隐私和合规性要求可能会限制这些行业对真实数据的访问。该模型的规模大且经过大量训练，使其能够识别复杂的模式并生成多样化、逼真的数据集，同时保护隐私。

米斯特拉尔 Large2： 非常适合需要强大代码生成和数学推理能力的应用程序。它支持数十种语言和单节点推理设计，适合研究和非商业用途，通过付费许可具有商业应用的潜力。最重要的用例是高级代码生成和调试。

加速应用程序开发，如快速原型设计，例如生成代码骨架，代码迁移和重构，例如帮助在不同编程语言之间翻译代码。调试辅助：提供交互式调试支持，帮助开发人员更有效地理解和解决问题。

结论 

每种模型都有其优点：

• 米斯特拉尔 大型 2： 擅长代码生成和数学推理，注重效率和高吞吐量。
• 骆驼3.1 405B： 提供强大的推理和编码能力以及广泛的语言支持，非常适合复杂的任务。
• GPT-4o Mini： 提供适合具有特定需求的企业的经济高效且可定制的解决方案。

东方一瞥 

在这场法学硕士“泰坦之战”不断升级的同时，来自东方的法学硕士“龙虎”们肯定也不会休息。字节跳动、 智普人工智能, 白纯， 和 登月计划 都在加班加点地推动模型的发布。百川刚刚宣布关闭其 A轮融资 $700M 加速其模型开发。一家非常神秘和隐秘的中国模型公司， 深度探索，发布了 DeepSeek-V2 模式l，一个 236B MoE 开源模型，在 5 月份提供了一个非常 竞争表现 在数学和代码生成方面，它与 GTP-4o turbo 类似。   

因此，我预测，未来三个月内，一家中国 LLM 公司将发布一款性能相当的模型，以 Llama 3.1 405B 为基准。如果这场竞争是为了吸引开发人员的注意力以及在这些模型上运行的应用程序，考虑到中国拥有世界上最多的软件开发人员——近 700 万人，在全球 AI 生态系统分裂的情况下，这场竞争将如何发展还有待观察。 

更新的三方战斗：GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2（2024 年 10 月）

作为本比较系列的延续，我们现在在 2024 年第四季度重新审视这三个强大模型的最新版本，每个模型都在突破 AI 应用的界限： OpenAI 的 GPT4o 愿景, Meta 的 Llama 3.2 愿景， 和 米斯特拉尔 大号 2这些模型有望彻底改变各行业处理文本、图像、视频、音频甚至代码生成的方式，每个模型都在各自的领域中表现出色。

随着人工智能领域的竞争日益激烈，多模态全能模型和专用工具之间的争论比以往任何时候都更加突出。企业应该专注于能够处理各种输入的多功能模型（如 GPT-4o），还是专注于为特定任务的精确性而设计的专用模型（如 Llama 3.2）？而具有强大代码生成能力的模型 Mistral Large 2 又处于什么位置？在本文中，我们将探讨每种模型的独特优势、用例和实际应用，以帮助您决定哪种模型最适合您的需求。

GPT4o 愿景

GPT4o 愿景 是 OpenAI 最新的多模态模型，旨在出色地完成涉及复杂、多步骤推理的任务。该模型不仅可以处理文本和图像，还可以处理音频和视频输入，使其成为当今最通用的 AI 模型。GPT4o Vision 拥有 128,000 个 token 的大上下文窗口和高达 16,384 个 token 的输出容量，可以处理长时间的对话、详细的数据分析和深入的推理任务。

对于需要能够管理各种任务中不同类型输入的一体化解决方案的企业来说，GPT4o Vision 是明智的选择。然而，这种多功能性是有代价的，其定价结构可能会因大规模实施而迅速增加。尽管如此，GPT4o Vision 在医疗保健、自动驾驶汽车导航和内容创作等领域的优势使其成为那些不断突破 AI 技术极限的公司值得投资的对象。

使用案例:

1. 医学成像和诊断：GPT-4o Vision 通过整合文本、图像和音频来分析复杂的医疗数据。例如，在医院中，它可以处理医学图像以及患者记录以协助诊断，从而加快 MRI 或 CT 扫描中异常的识别。其多模式功能可实现整体患者记录解释，从而提高诊断准确性。

2. 自动驾驶汽车导航：在自动驾驶汽车中，GPT-4o Vision 可以处理视频源、传感器数据甚至音频输入，以帮助做出有关导航和安全的实时决策。通过将车载摄像头的视频与传感器数据相结合，它可确保车辆在行驶过程中能够检测到障碍物、路况和其他变量。

3. 内容创作：GPT-4o Vision 也是媒体等行业的强大工具，它可以为视频生成字幕、根据视觉数据编写脚本，并创建融合图像、文本甚至音频的交互式内容——非常适合新闻报道和数字营销等应用。

Llama 3.2 愿景

Llama 3.2 愿景Meta 的最新模型旨在成为一种高效、专业的文本和图像输入处理工具。虽然 GPT4o Vision 的优势在于其多模态多功能性，但 Llama 3.2 Vision 更加专注，擅长处理需要精确和高效的视觉数据处理任务。该模型拥有 900 亿个参数和 128,000 个 token 的上下文窗口，专为金融、物流和法律技术等行业量身定制，这些行业中的文档分析和图像处理至关重要。

尤其， Llama 3.2 愿景 非常适合处理大量视觉和文本数据（例如财务报告、法律文件和物流图表）的企业。它能够以比 GPT4o 更低的成本解释静态图像和结构化文档，因此对于不需要 OpenAI 同类产品的多模态功能的企业来说，它是一种更注重预算的选择。

使用案例:

1. 财务报告分析：Llama 3.2 Vision 非常适合金融等需要处理大量静态数据、图表和图形的行业。财务分析师可以使用 Llama 3.2 自动解读季度财务报告，阅读资产负债表并可视化收入增长和费用分配等关键趋势。其图表分析的精确性使其能够比人工审查更快、更准确地产生见解。

2. 法律文件翻译：对于律师事务所，Llama 3.2 Vision 可以分析合同和法律文件，标记关键条款、合规风险或需要进一步关注的领域。它能够理解法律文件的结构并分析随附的视觉数据（例如报告中的图表或表格），从而提高处理大量合同和案件文件的律师事务所的工作效率。

3. 物流与供应链管理：在物流等效率至关重要的行业中，Llama 3.2 Vision 可以处理仓库报告、库存图表和装运记录，以提供实时洞察。其可视化数据解释功能使物流经理能够通过检测数据中的瓶颈来优化路线、降低成本并确保供应链顺利运行。

米斯特拉尔 大号 2

米斯特拉尔 大号 2 虽然它可能不像 GPT4o 或 Llama 3.2 那样被广泛认可，但它在人工智能社区中迅速声名鹊起，尤其是对开发者和研究人员来说。该模型专门用于 代码生成和数学推理，这对于依赖编程和复杂计算任务的行业特别有用。Mistral Large 2 支持 80 多种编码语言，并且能够在单个节点上高效运行，对于需要擅长代码生成、调试和其他长上下文应用程序的 AI 模型的开发人员来说，它是一种经济高效的解决方案。

它可免费用于研究和非商业用途，这也使其成为学术和小型项目的有吸引力的选择。然而，对于希望将其用于商业用途的企业来说，需要付费许可。

使用案例:

1. 快速原型设计和代码骨架生成：Mistral Large 2 能够高效地从头生成代码，是开发人员进行快速原型设计的理想工具。无论是初创公司开发新应用，还是科技公司测试不同的软件方法，Mistral 都可以快速生成可充实为功能性应用程序的代码框架。

2. 代码重构和迁移：对于从一种编程语言过渡到另一种编程语言的企业，Mistral Large 2 通过自动重构代码或在语言之间进行翻译来提供宝贵的支持。例如，如果一家公司正在将用 C++ 编写的旧系统迁移到更现代的语言（如 Python），Mistral 可以帮助确保迁移顺利进行而不会引入错误。

3. 调试协助：开发人员还可以使用 Mistral Large 2 调试复杂的代码库。该模型可以分析代码、识别潜在的错误或问题，甚至提出修复建议。这可以帮助开发人员通过自动化部分故障排除过程来节省时间，从而缩短开发周期。

比较表：GPT4o Vision 与 Llama 3.2 Vision 与 Mistral Large 2 的主要功能

现实世界的用例：哪种模型适合您的需求？

• GPT4o 愿景：非常适合需要同时处理多种数据格式（文本、图像、音频、视频）的企业。对于高风险、复杂的任务（例如医学成像、自动驾驶或实时视频处理），GPT-4o Vision 提供了无与伦比的多功能性和性能。
• Llama 3.2 愿景：对于专注于静态图像和文本分析的企业来说，这是一个经济实惠的选择。如果您的公司处理文档解释、财务报告或图表分析，Llama 3.2 Vision 的精确度和成本效益使其成为完美的选择。
• 米斯特拉尔 大号 2：最适合寻求强大代码生成和数学推理能力的开发人员和研究人员。它支持 80 多种编码语言，并提供免费研究许可，是学术机构、初创公司和从事软件项目的开发人员的绝佳工具。

结论：为你的企业选择正确的模式

在战斗中 GPT4o 愿景, Llama 3.2 愿景， 和 米斯特拉尔 大号 2，没有明显的赢家——只有最适合您特定用例的模型。如果您需要一款多功能、包罗万象的解决方案， GPT4o 愿景 是人工智能的瑞士军刀，能够处理各种任务。对于专注于以较低成本进行文档和图像分析的企业来说， Llama 3.2 愿景 是一个强有力的竞争者。最后， 米斯特拉尔 大号 2 在代码生成和数学推理方面脱颖而出，使其成为开发人员和研究人员的首选模型。

展望未来，这些模式与中国人工智能领域的新进入者之间的竞争只会愈演愈烈。随着字节跳动和智普人工智能等公司不断突破极限，我们可以期待出现更多专业化的模式。问题是，在这个快速发展的领域，谁最终会吸引市场的注意力？

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