去年宣布與Qualcomm旗下運算平台深度合作的Mistral AI ，稍早宣布針對中東及東南亞地區打造高效能的人工智慧 模型Mistral Saba，標榜能對應理解阿拉伯語，以及多種印度語系，本身則具備240億組參數規模。

跟其他大型自然語言模型一樣，Mistral Saba除了可透過API存取，同時也能安裝在終端裝置離線使用，藉此確保應用時的資料隱私安全。

而跟其他對應廣泛語系的大型自然語言模型，Mistral Saba標榜著重中東與東南亞語系深度理解，並且能分辨不同語言背後文化差異、專業術語，以及語法結構上的細微不同。

至於訓練資料源自中東與東南亞地區的在地數據，讓Mistral Saba能更符合在地化語言理解與相關應用預期表現。

在相關測試結果中，Mistral Saba在阿拉伯語的大規模、多任務理解工作中，性能表現甚至超過部分參數規模達700億組的模型，同時具備更低的推理延遲性，甚至可在單組GPU加速運算下實現每秒生成150個Token詞元，更有利於有限資源環境下的佈署應用，或是離線狀態下的使用效益。

Mistral Saba也能針對不同需求進行微調，並且可用在金融、能源、醫療等領域。

Mistral Saba性能比較：

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》