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今天新增deepseek-v4.1POST

Mistral Large 4 评测里顺带提到 V4.1 Flash 的跑分差异

帖主提醒按评测方区分成绩:FrontierCode 2.0 上 DeepSeek V4.1 Flash 为 19.3%,但 Artificial Analysis 综合指数 26 低于 V4.1 Flash 1017 与 GLM-5.3,主体是 Mistral 自家模型。

RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント
@RIT_yasutake2 小时前收录原推发布于 2026.10.31
RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake原推发布于 2026.10.31
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注意点。 ・性能は誰が測ったかで読み分ける。FrontierCode 2.0は、Mistralが19.7%、DeepSeek V4.1 Flashが19.3%。コーディングの人間による比較では、Claude Opus 5.5に対する勝率は22%(Mistral自身の図) ・Artificial Analysisでは、コーディングのエージェントの指数が48で「GPT-6.1 Terra+Codex」と並ぶ一方、総合の指数は26で、DeepSeek V4.1 Flash 1017やGLM-5.3より下(GIGAZINE) ・自社の一手は、社外に出せないデータの業務を洗い出し、自社に置く費用とAPIの料金を並べること。ライセンスの全文は、導入前に法務で確認を 参考URL https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/ https://gigazine.net/news/20261030-mistral-large-4-open/

x.com/rit_yasutake/status/2116373469751611892采集于 2026.10.31 12:02