Via le Chat : la façon la plus simple

Pour utiliser Mistral AI via un interface de chat, rendez-vous sur la partie le Chat du site de Mistral AI.

Si vous n’avez pas de compte, vous devrez alors en créer un. (Via Google, Microsoft, ou avec votre email).

Une fois connecté, vous pouvez maintenant accéder à le Chat. Cette interface vous permet de dialoguer avec l’un des 3 modèles IA proposé par Mistral AI, à savoir :

• Mistral Large 2 (que nous avons analysé en détail ici)
• Codestral
• Mistral Nemo

Comparatif des différents modèles de Mistral AI

Ces modèles sont accessibles gratuitement mais avec des limitations de messages par jour.

Nom	Description	Fenêtre token
Mistral Nemo	Modèle 12B de pointe, multilingue, sous licence Apache 2.0	128K tokens
Mistral Large 2	Modèle avancé pour tâches complexes, multilingue, avec fonction calling	128K tokens
Codestral	Spécialisé en programmation, optimisé pour faible latence	32K tokens

Via l’API de Mistral AI, pour les développeurs

L’API comporte certains modèles en plus comme Mistral Embed, et les « Research models ». Vous pouvez retrouver la liste des noms et les caractéristiques de ces modèles ici.

Modèle	Nom API	Description	Entrée	Sortie
Mistral Nemo	open-mistral-nemo-2407	Mistral Nemo est un modèle 12B à la pointe de la technologie développé avec NVIDIA.	0,3 $ /1M tokens	0,3 $ /1M tokens
Mistral Large 2	mistral-large-2407	Raisonnement de haut niveau pour des tâches très complexes, pour vos besoins les plus sophistiqués.	3 $ /1M tokens	9 $ /1M tokens
Modèles spécialisés
Codestral	codestral-2405	Modèle Mistral à la pointe de la technologie, spécifiquement entraîné pour les tâches de programmation.	1 $ /1M tokens	3 $ /1M tokens
Mistral Embed	mistral-embed	Modèle sémantique de pointe pour l’extraction de représentations d’extraits de texte.	0,1 $ /1M tokens	–

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-latest

Mistral 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.