Llama 3.1 405B VS Mistral Large 2，谁是开源之王？｜AI 横评_AI阅读总结 — 包阅AI

近期，AI界迎来了两款引人注目的大型模型——Meta的Llama 3.1 405B和Mistral AI的Mistral Large2。这两个模型不仅支持多种人类语言，还精通众多编程语言。为了测试它们的多语言处理能力，我们进行了一次Base64编码的解谜游戏。结果如何？让我们一起探索AI大模型在这场语言解码挑战中的表现吧！

最近两款大型 AI 模型相继发布。在7月23日，Meta发布了Llama 3.1 405B模型，该模型不仅支持8种人类语言，还精通多种计算机语言，如下图所示：

紧接着在7月24日，MistralAI发布了最新的Mistral Large2模型，这款模型支持数十种人类语言，并熟练掌握了80多种编程语言，包括 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash等。

它还精通一些更具体的语言，如Swift和 Fortran。

Base64 编码是一种将二进制数据转换为文本格式的编码方式，常用于在文本协议中传输二进制数据。Base64 编码在数据预处理、模型输入输出、数据安全等方面有着广泛的应用。

通过 Base64 编码，我们可以评估 AI 模型的多语言处理能力，测试它们是否能准确理解和翻译编码后的信息，尤其是它们对不同语言和编码格式的理解和处理能力。进而检验它们的多语言翻译能力、回答准确度和推理能力。

解码是编码的逆过程。如果一个 AI 模型能够准确地解读和处理 Base64 编码或解码出相关信息，那么它在执行日常编程任务、解析网络数据，甚至从复杂文件中提取信息时，将会更加得心应手。

今天，我们就用这种看似晦涩的 Base64 编码和解码来测试 AI 大模型的多语言能力。

接下来，我们要带着一点“侦探”的心情，来玩一个关于 Base64 编码的解谜游戏。

虽然主要选手是 Llama 3.1 405B和Mistral Large2，但我们也加入了Qwen2-72B 和 GPT-4o，一个是国内的头部开源项目，另一个则是闭源代表，看看他们是否真的能够像处理普通语言那样，轻松应对这些“编码挑战”，我们拭目以待！

游戏规则：

我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试，包括中文和英文。通过这次测试，我们可以了解各大模型在多语言翻译、回答准确度和推理能力方面的表现。

– 测试共 2 轮，每轮三次对话。每答对一次记 1 分。

– 为了确保测试的公平性，我们会提示模型不要使用代码工具进行解码。

– 提示词：这是一个 base64 信息【】，请你不使用代码工具告诉我这是什么信息。

首先我们大致知道下 Base64 编码解码的步骤和流程是什么。

Base64编码是将二进制数据转换成一系列特定的64个字符（A-Z, a-z, 0-9, +, /）来表示。如果解码过程中的步骤不正确或者字符串不是有效的Base64编码，那么解码结果可能会是错误的或无意义的。若要检查实际的Base64编码字符串代表的内容，可以使用在线工具或编程语言中的库来正确解码。

第一轮：英文解码

本轮采用英文单词转 Base64 编码测评，编码后的字符串分别为：

Justice：SnVzdGljZQo=

Bravery：QnJhdmVyeQo=

Kindness：S2luZG5lc3M=

我们先来用英文编码测试看看个大模型结果如何，Llama 3.1 405B 答的都完全正确，得 3 分。但全部都是英文回答，对于中文不太友好。

不过它还是会附上自己特色的表情包，这“人味儿”谁不喜欢，情绪价值给的非常到位。

而Mistral Large 2解码的英文 Base64 信息答对两题，得 2 分。在第二问中，原文是 brevery，解码的是“brave”，最有可能的错误来源是在字符到二进制索引的转换、索引到二进制的转换，或者在二进制数的重组过程中出现了错误。

不过值得表扬的是，在解码过程中它先是解释了原理，然后用 5 个步骤逐步分析推理最后解码，既详细又清晰明了，非常易懂。

ChatGPT-4o回答一如既往地极其简洁和快速，这次换成解码后的内容也是相当正确，记 3 分。

最后来看下Qwen2-72B的英文解码回答，三个答案都是正确的，还解释了实际编码中的注意事项，易于理解，而且考虑周到，得 3 分。

第二轮：中文解码，无一生还？

本轮加大难度，采用中文词语转 Base64 编码测评，编码后的字符串分别为：

正义：5q2j5LmJ

勇敢：5YuH5pWi

善良：5ZaE6Imv

先来看看超大杯 Llama 3.1 405B 是怎么回答的：

一连三问， Llama 3.1 405B 依旧全英文回答解码信息，得到的却是“你好世界”、“你好”、“再见”这些词汇的英文，基本全错，这一轮得0分。

放眼望去，Base64 字符串转换后通常不会有下图这样的结果，除非原始数据就是这样。Llama 3.1 405B 在第二步就开始错了，即“Base64字符到ASCII的映射”，那之后的结果肯定也全都是错的。

在解码过程中，每个 Base64 字符应该映射到一个特定的6位二进制值。如果解码时字符到二进制的映射错误，解码出来的结果自然也会错误。

不过有趣的是，Llama 3.1 405B 它更有“人味儿”了，每次回答都会有一些小表情在文字里，而且回答之前还会加一些语气词之类的内容，真的越来越人性化了。

再来看看今天发布的 Mistral Large 2 怎么样。

三问后，对于编码后的中文也是是一个也没答对，这一轮得0分。

虽然 Mistral Large 2 的解码推理过程很详细，具体到了每一步骤，但是这更加清楚的看到哪一步出错了。主要是在第二步就错了，Base64字符到二进制的映射，那之后的推理步骤也都是错的，结果也一定是错的。

这一步中，Base64 编码的字符被错误地直接映射到了 ASCII 字符，而不是它们正确的二进制值。例如把 ‘5’ 映射到了 ‘H’。这种映射忽略了 Base64 编码的实际工作原理，即每个 Base64 字符实际上表示了一个6位的二进制数，而不是一个直接的ASCII 字符。

这样看来这块的能力非常有待加强。

来看看对中文理解更强的ChatGPT-4o，它直接给出解码的内容，全部都对，这一轮得3分。

再来看国产最抗打的Qwen2-72B，解码结果也是“测试”“你好”“世界”，基本全错，这一轮得0分。

我们来细看 Qwen2-72B 的思路，回答里只有推理思路，并且省略各种转换步骤，直接得出答案，这代表着得到的结果极大程度上是错误的。也就是说 Qwen2-72B 主要错误主要集中在对 Base64 编码的理解和解码步骤的执行上。

比如：直接从 Base64 编码得到具体的中文字符，这是不太可能的，因为这需要正确的字节序列和编码（如UTF-8）来解释二进制数据。

最终得分是：

明显 ChatGPT-4o 得6分，完全领先于其他各大模型，无论是中文、还是英文，Base64 码都能轻松转换为我们所理解的意思。

而其他三个模型 Llama 3.1 405B、Qwen2-72B 均获得3分，在英文解码方面表现都不错，但对中文解码相对不足。其中 Llama 3.1 405B 在回复的时候则更有“人味儿”，能给到人们更多的情绪价值。但整体的回答偏向英文，中文语言功能相对较多，除非单独硬性要求它用中文回复。

而垫底的 Mistral Large 2 因为英文解码错误一题丢失一分，但其解码推理过程十分详细清晰，显示出强大的推理能力，而其他模型在这方面的表现差异较大。

通过这次测试，我们发现大模型在多语言和编程语言解码方面表现各异，当前大模型在多语言处理上有些许不平衡。整体英文回答普遍准确且清晰，但中文回答准确度低。

最后

编码，是人类为了高效运输信息，对信息本身做的一系列逻辑变形。通常我们认为它是“计算机的语言”。但这次测试看下来，对于大语言模型来说，正确的编码和解码反而成了一道难题。尤其是在多语言环境下，每一次编码解码的过程涉及到多个步骤和多种编码规则，有一环出错甚至是二进制的一位算错，都不可能得到准确的答案。

综合来看，GPT-4o 确实还是强一些，仅从这个小游戏来说，Qwen2-72B 反而能和 Llama3.1 405B 五五开。有些意外的是 Mistral Large2 在这次成了垫底。