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近期，AI界风云变幻，OpenAI正面临一场严峻挑战。这家由马斯克创办后却反遭起诉的公司，其旗舰产品GPT-4在性能和价格上遭遇了来自法国初创企业Mistral AI的强力冲击。
Mistral AI这个成立不足一年的新星，在人工智能领域崭露头角，不仅发布了强大模型Mistral Large，并推出了首款对标ChatGPT的聊天机器人Le Chat。据透露，Mistral Large在API可访问的所有大模型中评分位居第二，紧随GPT-4之后，展现出强大的竞争力。
更引人注目的是，Mistral AI已与微软达成深度战略合作协议。微软将投资并提供算力及云服务支持，而Mistral AI的大模型资源将在Azure云平台上出售，这使得Mistral AI成为继OpenAI之后第二个获得此等礼遇的AI创业公司。
此外，Mistral Large凭借更低廉的API接口价格，直指GPT-4市场，预示着大模型领域的价格战一触即发。该模型在多语言处理、数学推理以及编程能力等方面均表现突出，多项基准测试成绩超越包括Meta开源大模型LLaMA 2 70B在内的多个业界领先模型。
Mistral Large具备跨文化语境理解力，支持五种主要欧洲语言，并拥有32K的上下文窗口，能从大型文档中精准抽取信息。其强大的指令跟随能力和原生函数调用功能，大大便利了开发者对审核策略的定制和应用开发的规模化推进。
性能方面，尽管参数量尚未公布，但Mistral Large已在多个关键性能指标上跻身行业前三。在MMLU常识和推理测试中，其得分仅低于GPT-4，且在法语、德语、西班牙语和意大利语的多语言推理任务上表现出色，甚至在MBPP编程基准测试和Math maj@4数学基准测试中的表现优于GPT-3.5、Gemini Pro 1.0等顶级模型。
用户可通过多种途径访问和使用Mistral模型，包括通过欧洲本地安全托管的La Plateforme平台，以及通过GCP、AWS、Azure、NVIDIA等云服务商获取其开源模型。值得注意的是，Mistral Large目前只在Azure云平台上提供服务，且其输入输出价格仅为GPT-4 Turbo的80%，性价比优势明显。在成本控制上，Mistral AI借助MoE（混合专家模型）架构成功降低训练成本。相比OpenAI CEO Sam Altman所称GPT-4高昂的训练成本，Mistral Large以不到四分之一的成本——约2200万美元完成训练，并在短短9个月内达到与GPT-4近乎匹敌的性能水平，打破了业内对高成本高性能的传统认知。
作为欧洲版OpenAI，Mistral AI自成立以来发展迅猛，创始团队由前Meta和Deepmind科学家组成，并在短时间内接连完成了高达1.05亿欧元的种子轮融资和随后的4.15亿欧元融资，吸引了光速、a16z等顶级风投以及英伟达、赛富时、法巴银行等重量级企业的投资。
Mistral AI凭借一系列创新之举，如发布当时最强开源模型Mistral 7B和首个开源MoE大模型Mistral 8x7B，以及采用MoE架构实现大模型高效训练与低成本运行，逐步撕开被OpenAI垄断的MaaS市场，为企业用户提供更为经济实惠的选择。
随着芯片巨头英伟达在数据中心和游戏业务上的强劲增长，高端GPU市场的唯一供应商英伟达在这场大模型竞赛中稳坐赢家宝座。然而，在硬件供应短缺和高昂成本的压力下，国内众多大模型厂商纷纷采取措施提高硬件利用率、优化工具链以提升训练推理效率，并寻求兼容低价GPU方案，力求在保证效果的前提下降低大模型的训练与运行成本。
腾讯、京东云、阿里云和百度等国内科技巨头各自推出了一系列解决方案，例如Angel框架、vGPU池化方案、通义大模型和异构计算平台“百舸”，旨在提高模型训练速度、减少算力消耗，同时拓宽AI芯片适配范围，从而有效降低了大模型行业的进入门槛和运营成本。
总结来说，Mistral AI凭借极具性价比的Mistral Large模型发起对OpenAI的有力挑战，掀起了一场关于大模型性能与成本的竞争风暴。未来，随着更多创新技术和商业模式的涌现，大模型领域的竞争格局或将发生深刻变化，为全球企业和用户带来更加多元化的选择和服务。
