欧洲的OpenAI，把ChatGPT功能都复制了。

Mistral AI大模型平台Le Chat新增Canvas、联网搜索、上传PDF等ChatGPT同款功能，而且全都免！费！

三大主流大模型产品的功能，现在可以一站式访问。

而且还官宣和知名绘图模型Flux达成合作，在Le Chat平台提供在线生图功能，同样是不收一分钱。

经新火种简单实测发现，搜索、文档总结和绘图这些新功能都支持中文。

Mistral的CEO Arthur Mensch表示，这次的新版Le Chat是一个里程碑，标志着该平台已经成为“更成熟的动物”。

在Mistral的官方平台Le Chat（看上去是chat，但实际上是法语的“猫”）上，免费上新了一系列ChatGPT同款功能。

从Mistral官方发布的表格来看，除了o1和语音对话，其他功能基本都安排了。

其中也包括OpenAI最新上线的高级界面Canvas，在ChatGPT中该功能目前还是会员专属。

在Le Chat的Canvas当中，可以单独展示生成的文稿，而不必再从对话中手动提取。

代码也可以如法炮制，并支持实时预览，还能选中局部代码要求做出修改。

再来是联网搜索，和ChatGPT一样，Le Chat可以根据问题进行在线搜索总结，并附上来源信息，而且速度非常快。

另外，现在的Le Chat已经能够处理复杂的PDF文档和图像，并进行分析和总结，包括其中的表格、图表、文本、公式、方程等内容。

在下面的示例中，Le Chat对爱因斯坦等人1935年撰写的著名量子纠缠论文进行了信息提取、概括和语义理解。

除了分析图片，最新的Le Chat也支持了文生图，不过Mistral暂未自研此类模型，而是选择了与Flux合作，接入其模型。

还可以创建并在对话中@智能体，智能执行一些任务，但是目前创建页面只有法语……

不过，目前Mistral已经发布的模型尚未拓展至语音模态，因此ChatGPT中的高级语音对话功能，Le Chat是没有的，另外也没有桌面客户端。

所以，虽然Mistral此举被视为在功能上对ChatGPT的追赶，但离真正追上还存在一定的距离，不过倒是胜在免费（手动狗头）。

在Le Chat中提供图像分析功能的，正是今天同时发布的大号版多模态大模型Pixtral Large。

它拥有124B参数量，包括一个123B参数的解码器和一个1B参数的视觉编码器，此前Mistral曾经发布了小号的12B版本。

上下文窗口为128k，相当于可以一次性处理至少30张高分辨率图像。

功能上Pixtral Large支持多语言OCR识别，并在此基础上进行推理。

也能看懂图表并分析其中的趋势。

同时，Pixtral Large在训练的过程当中还考虑到了前端应用，对此Mistral的CEO Arthur Mensch解释道：

而至于模型本身的性能，按照Mistral的说法，Pixtral Large是目前的SOTA视觉模型。

在MMMU、MathVista、ChartQA等六个不同任务类型的数据集中，Pixtral Large取得了超过或接近与Gemini-1.5 Pro和GPT-4o的成绩，相对Claude-3.5 Sonnet优势更为明显，在开源模型中更是远远超过Llama-3.2 90B。

此外Mistral团队还以GPT-4o作为评价者，使用其自己开源的MM-MT-Bench基准进行了测试，结果Pixtral Large领先于其他模型，包括既当裁判员又当运动员的GPT-4o。

有网友看了Pixtral的成绩后表示，Benchmark很快又需要更新了。

不过在Reddit上，有人提出质疑，表示Pixtral可能并没有达到SOTA水准——

Mistral官方只将Pixtral和少数模型做了比较，其中开源模型只比较了Llama-3.2 90B。

但实际在多个数据集上，Qwen2-VL（最大版参数量72B）的表现比Pixtral更强。

同时在部分数据集中，Pixtral的测试成绩也不如Molmo（由西雅图一家名为Ai2的非营利研究机构开发）。

而且有人实测之后说，在他测试的含有日文的图片中，Pixtral Large的识别能力还不如Qwen的7B版本。

那么，你觉得Mistral的新产品到底好不好用呢？

参考链接：[1]https://mistral.ai/news/mistral-chat/[2]https://mistral.ai/news/pixtral-large/[3]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1gu7cm8/mistral_large_2411_and_pixtral_large_reLease_18th/