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Codestral Mamba7B 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。Codestral Mamba 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la Plateforme API 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 Codestral Mamba 在 HumanEval 测试中的表现优于竞争对手开源模型 CodeLlama 7B、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 Codestral Mamba。它将采用开源 Apache 2.0 许可。
Mistral 声称，Codestral 早期版本的性能优于CodeLlama 70B 和 DeepSeek Coder 33B 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 Apache 2.0 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 la Plateforme 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's la Plataforme 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。