法国人工智能初创公司Mistral以其强大的开源人工智能模型而闻名，今天，该公司在其不断壮大的大型语言模型(LLM)家族中推出了两个新产品：一个是基于数学的模型，另一个是面向程序员和开发人员的代码生成模型，其基础是去年底由其他研究人员开发的名为Mamba的新架构。
Mamba试图通过简化注意力机制来提高大多数领先LLM所使用的Transformer架构的效率。与更常见的基于Transformer的模型不同，基于Mamba的模型推理时间更快，上下文时间更长。包括AI21在内的其他公司和开发者已经发布了基于Mamba的新人工智能模型。
现在，Mistral的CodestralMamba7B采用了这种新架构，即使输入文本较长，也能提供快速的响应时间。CodestralMamba非常适合代码生产力使用案例，尤其是本地编码项目。
Mistral对该模型进行了测试，该模型将在Mistral的laPlateformeAPI上免费使用，可处理多达256000个词元的输入，是OpenAI的GPT-4o的两倍。
在基准测试中，Mistral显示CodestralMamba在HumanEval测试中的表现优于竞争对手开源模型CodeLlama7B、CodeGemma-1.17B和DeepSeek。
开发人员可以从GitHub存储库或通过HuggingFace修改和部署CodestralMamba。它将采用开源Apache2.0许可。
Mistral声称，Codestral早期版本的性能优于CodeLlama70B和DeepSeekCoder33B等其他代码生成器。
代码生成和编码助手已成为人工智能模型的广泛应用，GitHub的Copilot（由OpenAI提供支持）、亚马逊的CodeWhisperer和Codenium等平台越来越受欢迎。
Mistral推出的第二个模型是Mathstral7B，这是一个专为数学推理和科学发现而设计的人工智能模型。Mistral与Numina项目共同开发了Mathstral。
Mathstral的上下文窗口为32K，将采用Apache2.0开源许可。Mistral表示，该模型的性能超过了所有为数学推理设计的模型。它可以在推理计算时间更长的基准测试中取得"明显更好的结果"。用户可以按原样使用，也可以对模型进行微调。
"Mathstral是为特定目的构建模型时实现出色性能/速度权衡的又一范例，这也是我们在laPlateforme积极推广的开发理念，尤其是其新的微调功能，"Mistral在一篇博文中说。
用户可以通过Mistral'slaPlataforme和HuggingFace进入Mathstral。
Mistral公司倾向于在开源系统上提供模型，它一直在与OpenAI和Anthropic等其他人工智能开发商展开激烈竞争。最近，该公司获得了6.4亿美元的B轮融资，估值接近60亿美元。该公司还获得了微软和IBM等科技巨头的投资。
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