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Pixtral Large Instruct 2411
Pixtral Large Instruct 2411
目标受众为研究人员、开发者和企业，他们需要一个能够理解和处理大量图像与文本数据的高性能AI模型。Pixtral-Large-Instruct-2411以其强大的多模态处理能力和前沿的研究成果，非常适合需要进行复杂数据分析和模式识别的专业用户
#多模态#大型语言模型#图像理解#自然语言处理普通产品开源
总访问量： 29,742,941
占比最多地区： US(17.94%)
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产品介绍
网站流量
简介
Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研发的124B参数的大型多模态模型，基于Mistral Large 2构建，展现出前沿级别的图像理解能力。该模型不仅能够理解文档、图表和自然图像，同时保持了Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等数据集上达到了最先进的性能，是科研和商业应用的强大工具。
截图
产品特色
前沿级多模态性能：在多个图像理解数据集上达到领先成绩。
扩展Mistral Large 2：在不牺牲文本性能的前提下，增加了对图像的理解能力。
123B多模态解码器和1B参数视觉编码器：提供了强大的图像和文本处理能力。
128K上下文窗口：能够适应至少30张高分辨率图像。
系统提示处理：强化了对系统提示的支持，以实现最佳效果。
基础指令模板（V7）：提供了标准化的模板，以指导模型的响应。
研究目的使用：模型和衍生产品仅限于研究目的使用。
使用教程
1. 安装vLLM库：确保安装了vLLM >= v0.6.4.post1和mistral_common >= 1.5.0。
2. 启动服务器：使用vLLM serve命令启动Pixtral-Large-Instruct-2411模型的服务。
3. 配置系统提示：根据需要，加载并配置SYSTEM_PROMPT.txt文件，以指导模型的行为。
4. 构建请求：构建包含系统提示和用户消息的请求数据，包括文本和图像URL。
5. 发送请求：使用HTTP POST请求将数据发送到服务器，并接收模型的响应。
6. 处理响应：解析模型返回的响应，提取有用的信息。
7. 离线使用：如果需要，也可以在没有服务器的情况下，使用vLLM库直接在本地运行模型。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
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