Pixtral Large是法国Mistral.ai开源的1240亿参数超大多模态模型，具备前沿级图像理解能力，支持128K上下文，能理解文本、图表和图像。Pixtral Large基于Mistral Large 2开发，拥有1230亿参数的多模态解码器和10亿参数的视觉编码器，在多个基准测试中表现超越其他模型（超过了GPT-4o、Gemini-1.5Pro、Claude-3.5Sonnet、Llama-3.290B等模型），成为目前最强的开源多模态模型。
Pixtral Large的主要功能图像描述：提供高质量的图像描述，能捕捉图像中的细节并生成描述性文本。视觉问答：能回答有关图像内容的问题，理解图像中的视觉元素及其与文本数据的关系。文档理解：能处理和理解长篇文档，包括图表、表格、图示、文本、公式和方程等内容。多语言支持：支持包括中文、法文、英文在内的十多种主流语言。长上下文处理：拥有128K的上下文窗口，适合处理包含多个图像的复杂场景和长篇文档。Pixtral Large的技术原理多模态解码器：Pixtral Large的核心是1230亿参数的多模态解码器，负责整合和处理来自视觉编码器的图像信息以及文本数据。视觉编码器：Pixtral Large包含10亿参数的视觉编码器，专门设计用在将图像转换为模型可以理解的高维特征表示。变换器架构：视觉编码器基于先进的变换器架构，能有效地处理不同分辨率和宽高比的图像。自注意力机制：视觉编码器基于自注意力机制，让模型在处理图像时能考虑到全局上下文，不仅仅是局部特征。序列打包技术：Pixtral Large基于一种新颖的序列打包技术，让模型在单个批次中高效地处理多张图像，用构建块对角掩码确保不同图像之间的特征不会相互干扰。长上下文窗口：128K的上下文窗口使得模型能处理大量的文本和图像数据，这对于理解和总结长篇文档或处理包含多个图像的复杂场景至关重要。Pixtral Large的项目地址项目官网：mistral.ai/news/pixtral-largeHuggingFace模型库：https://huggingface.co/mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411Pixtral Large的应用场景教育和学术研究：辅助学生和研究人员理解复杂的图表和文档，提供深入的学术资料分析和总结。客户服务和支持：聊天机器人提供多语言支持，提升客户体验。内容审核和分析：识别和分类图像和文本内容，用在社交媒体和网络平台的内容审核。医疗影像分析：辅助医生解读医学影像，如X光片、CT扫描和MRI图像。安全监控：分析监控摄像头捕获的图像，识别可疑行为或异常事件。 
