Mistral AI a récemment lancé Mistral Large 2, la nouvelle génération de son modèle phare.
Ce grand modèle de langage (LLM) se distingue par ses capacités de raisonnement, de génération de code et de traitement multilingue avancées.
Mistral Large 2 est conçu pour répondre aux besoins les plus sophistiqués en matière d’intelligence artificielle.
Il s’adresse aux entreprises et aux chercheurs qui recherchent un modèle performant et polyvalent.
Les caractéristiques du modèle
Nom API : mistral-large-latestMistral Large 2 dispose d’une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens, ce qui lui permet de traiter des tâches complexes nécessitant une grande capacité de raisonnement.
Le modèle prend en charge plus de 80 langages de programmation, dont Python, Java, C, C++, JavaScript et Bash.
Parmi ses fonctionnalités avancées, on peut citer les capacités d’appel de fonctions natives et les sorties JSON.
Ces caractéristiques facilitent l’intégration de Mistral Large 2 dans des applications métier innovantes.
Améliorations par rapport à la version précédente Mistral Large
Comparé à son prédécesseur, Mistral Large 2 a des performances nettement supérieures en matière de génération de code, de mathématiques et de raisonnement.
Le modèle a été entraîné pour être plus prudent et plus précis dans ses réponses, afin d’éviter de générer des informations erronées ou non pertinentes.
De plus, Mistral Large 2 est capable de reconnaître lorsqu’il ne dispose pas de suffisamment d’informations pour fournir une réponse fiable.
Cette transparence renforce la confiance des utilisateurs dans les résultats produits par le modèle.
Différences entre Mistral Large et Mistral Nemo
Mistral AI propose deux modèles généraux : Mistral Large et Mistral Nemo. Voici les principales différences entre ces deux modèles :
- Mistral Large est le modèle phare de Mistral AI, avec 123 milliards de paramètres. Il offre des capacités de raisonnement, de connaissances et de codage de pointe.
- Mistral Nemo est un modèle plus compact de 12 milliards de paramètres, développé en partenariat avec NVIDIA. Il se distingue par sa facilité d’utilisation et peut remplacer directement Mistral 7B.
Comparaison des performances avec d’autres modèles
Mistral Large 2 se positionne comme un concurrent sérieux face aux modèles de langage les plus avancés du marché. Les benchmarks réalisés démontrent des performances remarquables dans différents domaines.
Performances générales
Sur le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), Mistral Large 2 atteint une précision de 84%, établissant un nouveau record en termes de rapport performance/coût parmi les modèles open-source.
| Modèle | Précision MMLU |
|---|---|
| Mistral Large 2 | 84% |
| GPT-4o | 82% |
| Claude 3 Opus | 81% |
| Llama 3 405B | 80% |
Génération de code et raisonnement
Grâce à un entraînement intensif sur une large proportion de code, Mistral Large 2 surpasse nettement son prédécesseur Mistral Large.
Il se montre à la hauteur des modèles leaders tels que GPT-4o, Claude 3 Opus et Llama 3 405B sur les benchmarks de génération de code et de raisonnement mathématique.
- Précision sur MultiPL-E : 92%
- Précision sur GSM8K (8-shot) : 95%
- Précision sur MATH (0-shot, no CoT) : 87%
Suivi d’instructions et alignement
Mistral Large 2 a été optimisé pour suivre précisément les instructions et gérer efficacement les conversations longues à plusieurs tours. Les benchmarks MT-Bench, Wild Bench et Arena Hard témoignent de ses excellentes capacités en la matière.
| Benchmark | Score Mistral Large 2 |
|---|---|
| MT-Bench | 92% |
| Wild Bench | 88% |
| Arena Hard | 85% |
Prix et disponibilité de Mistral Large 2
Mistral Large 2 est disponible dès maintenant sur la plateforme de Mistral AI, sous le nom mistral-large-2407 ou mistral-large-latest. Voir comment utiliser Mistral AI.
Le modèle est proposé sous la version 24.07, avec un système de versionnage YY.MM appliqué à tous les modèles de Mistral AI.
Les poids du modèle instruit sont disponibles et hébergés sur HuggingFace. Pour une utilisation commerciale nécessitant un déploiement autonome, une licence commerciale Mistral doit être acquise en contactant l’équipe de Mistral AI.
Comparaison des prix avec les autres LLM
Mistral Large 2 se positionne de manière compétitive par rapport aux autres grands modèles de langage du marché.
Voici un aperçu des tarifs pratiqués pour différents modèles :
| Modèle | Input (/M tokens) | Output (/M tokens) |
|---|---|---|
| Mistral Large 2 | $3.00 | $9.00 |
| ChatGPT 4o | $5.00 | $15.00 |
| Claude Sonnet 3.5 | $3.00 | $15.00 |
| Llama 3.1 405B | $5.33 | $16.00 |
Mistral Large 2 possède un excellent rapport performance/coût, comme le montrent les résultats obtenus sur différents benchmarks d’évaluation.
Quels sont les usages les plus adaptés ?
Mistral Large 2 est particulièrement adapté aux tâches complexes nécessitant de grandes capacités de raisonnement ou étant hautement spécialisées.
Parmi les cas d’usage privilégiés, on peut citer :
- La génération de texte synthétique
- La génération de code
- Les systèmes de question-réponse (RAG)
- Les agents conversationnels
Grâce à ses performances de pointe et à sa polyvalence, Mistral Large 2 ouvre de nouvelles perspectives pour le développement d’applications d’IA innovantes dans de nombreux secteurs d’activité.
Capacités multilingues et prise en charge des langages de programmation
Mistral Large 2 se distingue par son excellente prise en charge multilingue. Le modèle excelle dans des langues telles que l’anglais, le français, l’allemand, l’espagnol, l’italien, le portugais, le néerlandais, le russe, le chinois, le japonais, le coréen, l’arabe et l’hindi.