Mistral 发布了2个7B小模型： Codestral Mamba 7B 和 Mathstral 7B

Mistral 通过 Mamba 2架构训练了一个7B 的代码模型：Codestral Mamba，以及新推出一个与 Mistral 7B 相同的架构的数学推理和科学发现的模型：Mathstral 7B

Codestral Mamba超越了 DeepSeek QwenCode，成为小于 10B 参数的最佳模型，并且可以与 Codestral 22B 竞争，并且支持256K的上下文。

与传统的Transformer模型不同，Mamba模型在处理时间上更高效，并且可以处理无限长度的输入序列。用户可以免费使用、修改和分发该模型，适用于各种代码相关的应用场景。

线性时间推理：Mamba 模型在推理时间上具有线性时间优势，这使得它可以更高效地处理大规模输入数据。
无限长度序列建模：理论上可以处理无限长度的序列，使其在处理长文本或代码时表现出色。
高级代码和推理能力：该模型专门针对代码生产力进行了训练，具备高级的代码理解和推理能力，可以在代码相关任务中表现优异。
高效上下文检索：在上下文检索能力测试中，Mamba 模型能够处理多达 256k tokens 的上下文，适合需要处理大量上下文信息的应用场景。
多平台部署：
- 支持通过 mistral-inference SDK 部署，该 SDK 依赖于 Mamba 的 GitHub 仓库中的参考实现。
- 也可以通过 TensorRT-LLM 部署，并计划在 llama.cpp 中提供本地推理支持。

与其他开源模型对比，Codestral Mamba 的性能如下：

CodeGemma 1.1 7B：在大多数测试中，Codestral Mamba 表现更好，特别是在 HumanEval 和 HumanEval C++ 测试中。
CodeLlama 7B：Codestral Mamba 明显优于 CodeLlama 7B，特别是在 HumanEval 和 MBPP 基准测试中。
DeepSeek v1.5 7B：尽管 DeepSeek 在某些基准上表现较好，但总体而言，Codestral Mamba 在 HumanEval 和 HumanEval C++ 中表现更为突出。
Codestral 22B：相比于更大的 Codestral 22B，Mamba 在一些测试中略逊一筹，但在 HumanEval 和 HumanEval Bash 中表现依然优异。
CodeLlama 34B：Codestral Mamba 的表现超过了 CodeLlama 34B 在多数测试中的结果。

高效数学推理：专为处理复杂、多步逻辑推理的高级数学问题而设计，在数学和科学领域表现出色，能够处理复杂的多步推理问题，如数学证明和复杂的科学计算。
大上下文窗口：拥有32k的上下文窗口，能够处理和理解更大范围的输入信息，对于复杂问题和长文本推理非常有用。
先进的性能：
- 在各种行业标准基准测试中表现优异，例如在MATH测试中取得56.6%的成绩，在MMLU测试中取得63.47%的成绩。
- 使用多数投票方法时，Mathstral 7B在MATH测试中的得分可以提高到68.37%，在64个候选者中使用强奖励模型时得分为74.59%。
模型架构：Mathstral 7B 构建在Mistral 7B的基础上，继承了其强大的基础能力和架构优势。该模型具有7B参数，
定制和微调能力：
- 用户可以通过mistral-inference和mistral-finetune工具进行模型部署和微调，以满足特定需求。
- 提供灵活的微调能力，用户可以根据具体应用场景对模型进行优化。

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