Pixtral Large 简介
Pixtral Large是一款具有开创性的多模态模型，它拥有1230亿多模态解码器，专注于文本与图像数据的深度融合处理，能够充分挖掘两者之间的内在关联。同时，还有10亿视觉编码器，精通图像特征的高维度表征与理解，无论是细微的细节还是整体的结构，都能精准把握。
此外，Pixtral Large具备强大的上下文窗口，支持128K上下文，能够同时处理至少30张高分辨率图像，实现文本与视觉信息的无缝结合。这一强大的能力使得它在处理复杂的多模态任务时游刃有余，为各种应用场景提供了坚实的技术支持。
强大的多模态能力
Pixtral Large的多模态能力全面升级，在多个领域表现出色。在OCR与复杂文档解析方面，无论是科学报告还是餐饮小票，它都能迅速且高效地提取关键信息。对于数学与图表的理解，它更是展现出超越同类模型的强大实力，能够准确解析复杂公式、训练曲线和数据分布图。
在自然场景与图像描述方面，从美丽的风景图到多物体的复杂场景，Pixtral Large都能清晰、生动地进行描述，为用户呈现出准确而丰富的内容。它对多种语言的精通，包括中文、法语、英语等十多种主流语言，真正实现了全球化的应用。
卓越的性能对比
在一系列主流基准测试中，Pixtral Large的表现堪称卓越。在MathVista（视觉数学推理）测试中，它得分高达69.4%，超越了GPT-4o和Claude-3.5等顶尖对手。在ChartQA & DocVQA（复杂图表与文档问答）方面，它在解析图表与文档内容时，成绩全面领先Gemini-1.5 Pro和Claude系列。
在MM-MT-Bench（多模态真实场景评测）中，它击败了GPT-4o、Claude-3.5 Sonnet等，成为真实多模态应用中的佼佼者。这些出色的测试结果充分证明，Pixtral Large不仅在多模态任务中表现卓越，在文本理解与生成领域也毫不逊色于任何竞品。
技术架构解析
Pixtral Large基于Mistral Large 2构建，其成功得益于尖端的技术架构与设计理念。在视觉编码器方面，它采用先进的变换器架构，自注意力机制帮助模型抓取图像的全局语义和细微特征，并且能够处理各种分辨率的图像，适应多样的宽高比。
在多模态解码器方面，它将视觉信息与文本进行深度融合，实现对图像和语言的统一建模，还具备动态关注点机制，能够根据输入重点灵活调整。
此外，序列打包技术通过构建块对角掩码，避免多图像特征的相互干扰，大幅提高多图像输入场景的效率和准确性。同时，128K长上下文能够处理海量文本与图像的组合输入，支持长文档摘要、多图表分析等复杂应用场景。
模型下载
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