Posted on Mon 08 September 2025 in 人工智能 • Tagged with Mistral, 轻量化模型, 高效架构, 函数调用, 开源模型
核心结论： Mistral 7B 以其高效架构和卓越性能著称：在"成本/性能"比上相当于三倍规模的 Llama 2，实现对话、推理与代码生成等多场景的优异表现；开源 Apache-2.0 许可与原生函数调用支持，使其成为本地化与云端部署的首选轻量级模型。
Mistral 7B 采用Grouped-Query Attention (GQA)与Sliding Window Attention (SWA)相结合的架构，参数量约7.3B，经 Q4_0 量化后模型大小约4.1 GB，支持标准指令（instruct）与文本补全（text）两种形式，并具备本地化函数调用 …
Posted on Mon 08 September 2025 in 人工智能 • Tagged with Llama, Meta, 开源模型, 长上下文, 多语言支持
核心结论： Llama 3.1 以超长上下文（128K）、开源多规模覆盖（8B/70B/405B）与多语言能力为主要特征，在通用知识、长文档理解、编码与多语言对话等场景中表现出色；但高端规模推理成本高、专业领域深度略逊，以及安全防护需自行完善。
Llama 3.1 包括三种指令调优规模：
均使用 Grouped-Query Attention (GQA) 优化，支持多语言输入（8 种主要语言），可本地 …
Posted on Mon 08 September 2025 in 人工智能 • Tagged with GPT-OSS, 开源模型, MoE架构, 代码生成, 长上下文
核心结论： GPT-OSS 系列模型通过开源权重和本地部署能力，实现了在代码生成与复杂推理任务上的竞品级表现，并借助 128K 长上下文窗口，显著提升了长文本处理能力；但其通用知识覆盖与多语言理解较顶尖闭源大模型略逊，同时需要开发者自行强化安全与监控机制以防滥用。
GPT-OSS 包括两种规模：