Mistral revela novos modelos de IA e recursos de chat

Um deles, o Pixtral Large, pode processar tanto texto quanto imagens — é o segundo da família de modelos Pixtral da Mistral. Com 124 bilhões de parâmetros, o Pixtral Large iguala ou supera os principais modelos, incluindo o Claude 3.5 Sonnet da Anthropic, o Gemini 1.5 Pro da Google, e o GPT-4o da OpenAI em certos benchmarks multimodais. (Os parâmetros costumam corresponder às habilidades de resolução de problemas de um modelo, e modelos com mais parâmetros geralmente têm um desempenho melhor do que aqueles com menos parâmetros.)

“Particularmente, o Pixtral Large é capaz de entender documentos, gráficos e imagens naturais,” escreveu a Mistral em um segundo post de blog. “O modelo demonstra um entendimento de imagem em nível de fronteira.”

A Mistral também revelou hoje uma nova versão do Mistral Large, sua linha de modelos apenas de texto. Chamado Mistral Large 24.11, o novo modelo traz “melhoras notáveis” na compreensão de contextos longos, de acordo com a Mistral, tornando-o bem adequado para casos de uso como análise de documentos e automação de tarefas.

Tanto o Pixtral Large quanto o Mistral Large 24.11 podem ser usados fora do Le Chat sob duas licenças: uma licença mais restritiva para pesquisa e uma licença empresarial para desenvolvimento e comercialização. O Mistral Large 24.11 já está na API da Mistral e na plataforma de IA Hugging Face, e em breve estará disponível através de plataformas em nuvem, incluindo Google Cloud e Microsoft Azure, segundo a Mistral.

A Mistral, com sede em Paris, que recentemente levantou 640 milhões de dólares em capital de risco, continua a expandir gradualmente suas ofertas de IA. Nos últimos meses, a empresa lançou um serviço gratuito para desenvolvedores testarem seus modelos, um SDK para permitir que os clientes ajustem esses modelos, e novos modelos, incluindo um modelo generativo para código chamado Codestral.

Co-fundada por ex-alunos da Meta e da DeepMind, a missão declarada da Mistral é criar modelos e serviços altamente competitivos em torno desses modelos — e, idealmente, ganhar dinheiro no processo. Embora a parte de “ganhar dinheiro” esteja se revelando desafiadora (como acontece com a maioria das startups de IA generativa), a Mistral reportadamente começou a gerar receita neste verão.

“Na Mistral, nossa abordagem para IA é diferente — não estamos perseguindo inteligência artificial geral a qualquer custo; nossa missão é, em vez disso, colocar a IA de ponta em suas mãos, para que você possa decidir o que fazer com as capacidades avançadas de IA,” escreveu a empresa em um de seus blogs hoje. “Essa abordagem nos permitiu ser bastante frugais com nosso capital, enquanto entregamos consistentemente capacidades de ponta a preços acessíveis.”