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Aitrainee | 公众号：AI进修生
Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。
所以Mistral推出了一些新东西，更新了他们的定价，甚至引入了免费的API层。让我们来看看这些更新，他们还发布了一个新版本的旧模型，叫做Mistral Small，我们也会测试一下。
无论如何，我们一个个来看。首先，他们的平台API新增了一个免费层。他们说新的API端点现在提供免费层，允许开发者在不花钱的情况下开始实验、评估和原型设计。
基本上这意味着你现在可以通过API免费使用他们的模型，但有一些速率限制。如果你付费，你将获得更高的速率限制，但对于那些只想尝试一下或者做一些不需要高速率的小任务的人来说，这是非常棒的。
至于免费层的具体速率限制，他们还没有公布，这点我们需要自己去确认。
接下来是所有模型的大幅降价。Nemo模型的价格下降了大约50%，现在大约是15美元。PigStraw也在他们的API平台上提供，价格与Nemo类似。
除此之外，新款Mistral Small的输入费用大约是20美分，输出费用是60美分，总体上比之前便宜了大约80%。此外，Mistral Large每百万输入token费用是2美元，每百万输出token费用是6美元。这一切都非常棒，因为你现在可以更便宜地使用这些模型，这非常好。
接下来，他们升级了他们的小模型，现在有大约220亿个参数。它提供了一种高性价比的解决方案，可以部署在各种平台和环境中。
他们声称这个新的小模型在人类对齐、推理能力和代码方面比之前的版本有了显著的改进，这非常棒。然而，这个模型属于他们的Mistral研究许可证，这意味着你不能将其用于商业用途，但可以用于个人和研究目的。
模型权重可以在ollama和Hugging Face上找到，可以本地使用，这也很棒。我们也会尝试一下并测试它。
除此之外，PigStraw现在可以在他们的聊天平台上免费使用，这也挺酷的。现在让我们试一下Mistral Small模型，看看它的表现。
这个小模型在MRA的平台上不可用，但可以通过他们的API在Open Router ：https://openrouter.ai 上使用，所以我将结合Open Web UI来使用。
我们开始吧，我将用这13个问题来测试它。我已经更新了一些问题，所以让我们开始吧。
第一个问题是，名字以“lia”结尾的国家的首都是哪里？答案：名字以“lia”结尾的国家是澳大利亚（Australia），其首都是堪培拉（Canberra）或其他与Lia押韵的国家首都。
答案完全不对，所以标记为失败。
接下来是，哪个数字和我们用来形容高大植物的词押韵？答案应该是“三”（three）。让我们发送看看。这是答案，也不对，所以也标记为失败。
下一个问题是，房子里有五个人：A、B、C、D和E。A和B一起看电视，D在睡觉，B在吃三明治，E在打乒乓球。突然电话响了，B离开房间去接电话。C在干什么？答案应该是不能确定C在做什么，因为这里没有提到。
答案是正确的，所以标记为通过。
下一个问题是，名字以相同字母开头和结尾的11个字母的拉丁来源的英语形容词，并且所有的元音按照字母顺序排列。答案可以是符合这些特征的任何词，比如“transparent”。让我们发送看看。这是答案，这不对，所以标记为失败。
下一个问题是，3307是质数吗？答案应该是“是”。让我们发送看看。这是答案，这是正确的，所以标记为通过。
接下来是，我有两个苹果，然后我买了两个。用其中两个苹果烤了一个派，吃了半个派后，我还剩下多少个苹果？答案应该是两个。让我们发送看看。这是答案，这是正确的，所以标记为通过。
下一个问题是，Sally是一个女孩，她有三个兄弟，每个兄弟都有相同的两个姐妹。Sally有几个姐妹？答案应该是一个。让我们发送看看。这是答案，也是正确的，所以标记为通过。
下一个问题是，如果一个正六边形的短对角线为64，那么长对角线是多少？答案应该是73.9。让我们发送看看。这是答案，这不对，所以标记为失败。
接下来的问题是编程题，开始吧。
第一个问题是，创建一个点击按钮时爆炸彩带的HTML页面，可以使用CSS和JS。让我们发送看看。这是代码，预览一下，它工作得很好，所以标记为通过。
下一个问题是，创建一个Python程序，打印根据用户输入的下X个闰年。让我们发送看看。这是代码，运行一下。我们输入了数据，这是输出，显示了下几个闰年，但不完全是我想要的结果，不过仍然标记为通过。
下一个问题是，生成一个蝴蝶的SVG代码。让我们发送看看。这是生成的结果，预览一下，这看起来不像蝴蝶，所以标记为失败。
下一个问题是，为一家AI公司创建一个着陆页。页面应包含四个部分：标题、横幅、功能和联系我们。确保页面看起来简洁现代。你可以使用HTML、CSS和JS。让我们发送看看。这是代码，预览一下，页面可以，不过不是最好的，所以标记为通过。
最后，编写一个在终端中运行的Python生命游戏。让我们发送看看。这是代码，运行一下，它能运行，但表现不是很好，不过我还是标记为通过。
这是最终的测试结果，如你所见，它在13个问题中失败了5个。
考虑到它是一个22B的模型，相对较小，你可以本地运行它，这非常棒。这个模型在它的大小上表现还好，虽然和Nemo的差距有点小，但总体上表现可能更好，而且他们提供的免费API非常棒，可以很方便地将它们集成到各种应用中。
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[1] github：https://mistral.ai/news/september-24-release/
[2] ：https://www.youtube.com/watch?v=damcEQdlpqY&t=407s
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