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  　　但换个角度来看，在GPU供应短缺的背景下，一张A100显卡售价约10000美元甚至更高，对于大模型厂商来说，在应用落地和商业化前景仍不明朗的情况下，动辄上亿美元真金白银的投入必然肉疼。在算力、数据、人力等资源成本高企的情况下，如何用相对低的成本训练出一个想要的大模型，并以一个用户可接受的成本让大模型跑起来是大模型行业在2024年的当务之急。
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  　　具体来看，MistralLarge在MMLU基准测试中的常识和推理得分为81.2%，仅次于GPT-4的86.4%。MistralLarge达到了顶级的推理能力，可用于复杂的多语言推理任务，包括文本理解、转换和代码生成。其推理准确性优于Anthropic的Claude2、谷歌的Gemini1.0Pro、OpenAI的GPT-3.5，推理速度甚至超过了GPT-4和GeminiPro，显示了其在处理复杂任务时的高效能力。