Mistral AI 近日推出了名为 Saba 的新型语言模型，该模型专注于提升对中东和东南亚地区语言及文化差异的理解。
Saba 模型拥有240亿参数，虽然规模小于许多竞争对手，但 Mistral AI 声称其在保证准确性的同时，提供了更高的速度和更低的成本。其架构可能与 Mistral Small3模型相似。Saba 能够在性能较低的系统上高效运行，甚至在单 GPU 设置下也能实现每秒超过150个令牌的速度。
该模型尤其擅长处理阿拉伯语和印度语，包括泰米尔语和马拉雅拉姆语等南印度语。Mistral AI 的基准测试显示，Saba 在阿拉伯语方面表现出色，同时保持了与英语相当的能力。
Saba 已被应用于现实场景，包括阿拉伯语虚拟助手以及能源、金融市场和医疗保健领域的专用工具。其对当地习语和文化参考的理解使其能够有效地生成特定区域的内容。
用户可以通过付费 API 或本地部署的方式访问 Saba。与 Mistral AI 的其他模型一样，Saba 并非开源模型。
Mistral 的基准测试显示，Saba 在阿拉伯语方面表现优异，同时英语能力相当 | 资料来源:Mistral AI
Saba 的推出，体现了AI领域对于特定区域语言模型需求的关注。其他组织，如 OpenGPT-X 项目 （发布 Teuken-7B 模型）、OpenAI (开发日语专用 GPT-4模型) 和 EuroLingua 项目 (专注于欧洲语言) 也在进行类似的研究。
传统大型语言模型主要依赖大量英文文本数据集进行训练，容易忽略特定语言的细微差别。Saba 旨在填补这一空白，提供更精准、更符合当地文化背景的语言处理能力。
