最近，7B小模型又成為了AI巨頭們競相追趕的潮流。繼谷歌的Gemma27B后，Mistral今天又發布了兩個7B模型，分別是針對STEM學科的Mathstral，以及使用Mamaba架構的代碼模型Codestral Mamba。

　　Mistral又驚喜上新了!

　　就在今天，Mistral發布了兩款小模型:Mathstral7B和Codestral Mamba7B。

　　首先是專為數學推理和科學發現設計的Mathstral7B。

　　在MATH基準測試中，它獲得了56.6% pass@1的成績，比Minerva540B提高了20%以上。Mathstral在MATH上的得分為68.4%，使用獎勵模型得分為74.6%。

　　而代碼模型Codestral Mamba，是首批采用Mamba2架構的開源模型之一。

　　它是可用的7B代碼模型中最佳的，使用256k token的上下文長度進行訓練。

　　兩款模型均在Apache2.0許可證下發布，目前權重都已上傳HuggingFace倉庫。

　　Mathstral

　　有趣的是，根據官宣文章，Mathstral的發布恰好慶祝了阿基米德2311周年誕辰。

　　Mathstral專為STEM學科設計，以解決需要復雜、多步驟推理的高級數學問題。參數僅有7B，上下文窗口為32k。

　　而且，Mathstral的研發還有一個重量級的合作伙伴——上周剛剛在Kaggle第一屆AI奧數競賽中得到冠軍寶座的Numina。

　　而且，有推特網友發現，Mathstral可以正確回答「9.·11和9.9哪個更大」這個難倒一眾大模型的問題。

　　整數、小數分開比較，思維鏈清清楚楚，可以說是數學模型優秀作業的典范了。

　　基于Mistral7B的語言能力，Mathstral進一步聚焦STEM學科。根據MMLU的學科分解結果，數學、物理、生物、化學、統計學、計算機科學等領域都是Mathstral的絕對優勢項目。

　　根據官方博客文章的透露，Mathstral似乎犧牲了一些推理速度以換取模型性能，但從測評結果來看，這種權衡是值得的。

　　在多個數學、推理領域的基準測試中，Mathstral打敗了Llama38B、Gemma29B等流行的小模型，特別是在AMC2023、AIME2024這類數學競賽題上達到了SOTA。

　　而且，還可以進一步增加推理時間以取得更好的模型效果。

　　如果對64個候選使用多數投票(majority voting)，Mathstral在MATH上的分數可以達到68.37%，進一步添加額外的獎勵模型，還能取得74.59%的高分。

　　除了HuggingFace和la Plateforme平臺，還可以調用官方發布的Mistral-finetune和Mistral Inference兩個開源SDK，使用或微調模型。

　　Codestral Mamba

　　繼沿用Transformer架構的Mixtral系列發布后，第一個采用Mamba2架構的代碼生成模型Codestral Mamba也問世了。

　　而且，研發過程也得到了Mamba原作者Albert Gu和Tri Dao的協助。

　　有趣的是，官宣文章專門cue到了和🐍有關的「埃及艷后」Cleopatra七世，她就是戲劇般地用一條毒蛇終結了自己的生命。

　　Mamba架構發布后，其優越的實驗性能得到了廣泛的關注和看好，但由于整個AI社區在Transformer上投入了太多成本，我們至今也很少看到實際采用Mamba的工業界模型。

　　此時，Codestral Mamba恰好能為我們提供研究新架構的全新視角。

　　Mamba架構首發于2023年12月，兩位作者又在今年5月推出了更新版的Mamba-2。

　　與Transformer不同，Mamba模型具有線性時間推理的優勢，并且理論上能夠建模無限長度的序列。

　　同為7B模型，Mathstral的上下文窗口只有32k時，Codestral Mamba卻能擴展到256k。

　　這種推理時間和上下文長度方面的效率優勢，以及實現快速響應的潛力，在用于提升編碼效率的實際場景中尤為重要。

　　Mistral團隊正是看到了Mamba模型的這種優勢，因而率先嘗試。從基準測試來看，7B參數的Codestral Mamba不僅比其他7B模型有明顯優勢，甚至可以和更大規模的模型掰掰手腕。

　　在8個基準測試中，Codestral Mamba基本達到了和Code Llama34B相匹配的效果，甚至在其中6個測試上實現了性能超越。

　　然而相比大姐姐Codestral22B，Codestral Mamba的參數量劣勢就體現出來了，依舊顯得能力不足。

　　值得一提的是，Codestral22B還是不到兩個月前發布的新模型，再次感嘆一下總部在巴黎的Mistral竟如此之卷。

　　Codestral Mamba同樣可以使用Mistral-inference部署，或者英偉達發布的快速部署API TensorRL-LLM。

　　對于本地運行，官方博客表示，可以留意后續llama.cpp的支持。但ollama行動迅速，已經將Mathstral加入到了模型庫中。

　　面對網友催更codestral mamba，ollama也非常給力地表示:「已經在弄了，稍安勿躁�！�