是一个15.5B参数模型，使用80多种编程语言的GitHub代码进行训练。

是一个15.5B参数模型，使用80多种编程语言的GitHub代码进行训练。 该模型采用了多查询注意力和8192个Token的上下文窗口，使用了1万亿个Token的填充中间目标进行训练。可用于生成代码片段，但生成的代码不保证有效、没有漏洞或不包含漏洞 |

Mistral AI发布了新的开源模型。该模型以39B活跃参数实现141B参数规模，极大提升了模型规模与成本效率。

Mistral AI发布了新的开源模型。该模型以39B活跃参数实现141B参数规模，极大提升了模型规模与成本效率。 Mixtral 8x22B支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，并具有强大的数学和编程能力。其支持函数调用，可大规模实现应用开发和技术栈现代化。 Mistral AI坚信开源的力量，Mixtral 8x22B以最宽松的Apache 2.0许可证发布。 Mistral AIModels追求卓越的成本效率。Mixtral 8x22B相较同规模模型，提供最佳的性能价格比。其稀疏激活可提升速度。 Mixtral 8x22B在推理、知识、多语言、编程、数学等多个基准测试上，表现优于其他开源模型。后续会发布指导版本，数学表现更佳。

：一个513M参数的多语种语言模型，能理解和遵循101种语言的指令。

：一个513M参数的多语种语言模型，能理解和遵循101种语言的指令。 Aya数据集是迄今为止最全面的多语种指令微调数据集，包含114种语言的5.13亿个提示和补全，完全开源。它为自然语言理解、摘要和翻译任务中的未服务语言提供了基础。

Stable Audio Open 开源 AI 模型发布

Stable Audio Open 开源 AI 模型发布 Stability AI 立足 Stable Diffusion 文生图模型，进一步向音频领域拓展，推出了 ，可以基于用户输入的提示词，生成高质量音频样本。 Stable Audio Open 最长可以创建 47 秒的音乐，非常适合鼓点、乐器旋律、环境音和拟声音效，该开源模型基于 transforms 扩散模型（DiT），在自动编码器的潜在空间中操作，提高生成音频的质量和多样性。 Stable Audio Open 目前已经开源，感兴趣的用户可以在上试用。据说它使用了来自 FreeSound 和 Free Music Archive 等音乐库的 486000 多种采样进行训练。Stability AI 公司表示：“虽然它可以生成简短的音乐片段，但并不适合完整的歌曲、旋律或人声”。 Stable Audio Open 和 Stable Audio 2.0 不同是，前者为开源模型，专注于短音频片段和音效，而后者能够生成最长 3 分钟的完整音频。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat