开源大模型

引言 作为欧洲最具影响力的AI公司，Mistral AI在2026年2月发布了Mistral Large 3。在美中两大AI阵营主导的格局下，Mistral凭借其独特的"开放权重+欧洲合规"定位，在企业级市场占据了一席之地。本文将对Mistral Large 3进行全面评测，分析其在技术能力和合规优势上的表现。 模型概览 参数 Mistral Large 3 Mistral Large 2 参数量 123B 123B 架构 Dense Dense 上下文窗口 256K tokens 128K tokens 最大输出 16K tokens 8K tokens 模态支持 文本+图像 仅文本 推理模式 Standard / Thinking Standard 知识截止 2026年1月 2025年3月 许可证 Mistral Research License + 商业许可 同左 Mistral Large 3保持了123B的Dense架构，未跟随MoE潮流。这一选择有利有弊：Dense模型在推理一致性上更优，但效率不如MoE。 技术创新 1. Seeing-Through架构 Mistral Large 3引入了"Seeing-Through"视觉理解架构，无需单独的视觉编码器： 图像直接通过patch embedding输入语言模型 支持2K分辨率图像输入 推理时视觉理解不增加额外延迟 2. Thinking模式 类似Claude的Extended Thinking，Mistral Large 3新增了Thinking模式： 在回答前进行结构化思考 思考过程可选输出（便于调试） 思考时间：2-30秒（根据复杂度自适应） 3. 多语言优化 ...

引言 2026年1月，Meta发布了Llama 4系列——这是其旗舰开源模型的第四代。Llama 4系列首次引入了MoE（Mixture of Experts）架构，标志着Meta从Dense模型向稀疏模型的战略转变。作为全球影响力最大的开源大模型系列，Llama 4的表现备受期待。本文将对Llama 4全系列进行深度评测。 系列概览 Llama 4系列包含四个规格： 模型 总参数 激活参数 架构 上下文 许可证 Llama 4 405B 405B 45B MoE 256K Llama 4 Community License Llama 4 70B 70B 12B MoE 128K Llama 4 Community License Llama 4 8B 8B 2B Dense 128K Llama 4 Community License Llama 4 1B 1B 1B Dense 32K Llama 4 Community License 架构变化 Llama 4的主要架构创新： 1. MoE架构引入 405B和70B版本首次采用MoE架构，这是Meta在开源领域的重大突破： 405B：128个专家，每次激活8个，4个共享专家 70B：64个专家，每次激活4个，2个共享专家 路由策略：Top-K + 负载均衡损失 2. GQA升级 ...