Mistral 3: Die neue Welle offener Modelle für verteilte KI

Das französische Start-up Mistral KI Es hat sich mit der Start von Mistral 3Eine neue Familie offener Modelle, die sowohl für große Rechenzentren als auch für Geräte mit sehr begrenzten Ressourcen konzipiert sind. Anstatt sich in einem blinden Wettlauf um die größte Modellgröße zu engagieren, verfolgt das Unternehmen einen anderen Ansatz. Sie plädiert für eine verteilte Intelligenz, die überall dort eingesetzt werden kann, wo sie benötigt wird.: in der Cloud, am Netzwerkrand oder sogar ohne Internetverbindung.

Diese Strategie platziert Mistral ist eine der wenigen europäischen Alternativen, die es mit Giganten wie OpenAI, Google oder Anthropic aufnehmen können.und bieten Alternativen zu ChatGPTAber aus einer anderen Perspektive: Offene Gewichtsmodelle unter freier Lizenzanpassbar an die Bedürfnisse von Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen, mit einem starken Fokus auf europäische Sprachen und souveräne Implementierungen innerhalb des Kontinents.

Was ist Mistral 3 und warum ist es relevant?

Die Familie Mistral 3 Es wird gebildet von zehn offene Gewichtsmodelle Veröffentlicht unter der Apache-Lizenz 2.0Dies ermöglicht die kommerzielle Nutzung nahezu ohne Einschränkungen. Dazu gehört ein Flaggschiffmodell vom Typ Frontier. Mistral Large 3und eine Reihe kompakter Modelle unter der Marke Ministerial 3die in drei ungefähren Größen (14.000, 8.000 und 3.000 Millionen Parameter) und mehreren Varianten je nach Art der Aufgabe erhältlich sind.

Die wichtigste Neuerung besteht darin, dass das große Modell nicht auf Text beschränkt ist: Mistral Large 3 ist multimodal und mehrsprachig.Es kann Text und Bilder innerhalb derselben Architektur verarbeiten und bietet umfassende Unterstützung für europäische Sprachen. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen, die Sprach- und Bildverarbeitungsmodelle separat kombinieren, basiert dieser auf einem einzigen integrierten System, das große Dokumente analysieren, Bilder verstehen und als fortschrittlicher Assistent für komplexe Aufgaben fungieren kann.

Gleichzeitig die Serie Ministerial 3 Es ist für Szenarien konzipiert, in denen der Cloud-Zugriff eingeschränkt oder nicht vorhanden ist. Diese Modelle können auf Geräten mit nur wenigen 1000 Grafikkarten ausgeführt werden. 4 GB Arbeitsspeicher oder auf einer einzelnen GPU, was die Tür für ihren Einsatz öffnet in Laptops, Mobiltelefone, Roboter, Drohnen oder eingebettete Systeme ohne auf eine ständige Internetverbindung oder externe Anbieter angewiesen zu sein.

Für das europäische Ökosystem, wo das Gespräch über digitale Souveränität und Datenkontrolle Diese Kombination aus einem offenen Frontier-Modell und lokal einsetzbaren, leichten Modellen ist sehr präsent und besonders relevant, sowohl für private Unternehmen als auch für öffentliche Verwaltungen, die nach Alternativen zu den großen US-amerikanischen und chinesischen Plattformen suchen.

Architektur, Expertenmischung und technischer Ansatz

Das technische Herzstück von Mistral Large 3 ist eine Architektur von Experten-Mix (MoE), ein Entwurf, bei dem das Modell Es verfügt über mehrere interne „Experten“., Aber Es wird nur ein Teil davon aktiviert, um jedes Token zu verarbeiten.In der Praxis verarbeitet das System Folgendes: 41.000 Milliarden aktive Parameter von insgesamt 675.000 MilliardenDies ermöglicht die Kombination einer hohen Denkfähigkeit mit einem besser kontrollierbaren Energie- und Rechenaufwand als bei einem vergleichbaren dichten Modell.

Diese Architektur, kombiniert mit einem Kontextfenster von bis zu 256.000 TokenDadurch kann Mistral Large 3 sehr große Datenmengen verarbeiten, beispielsweise umfangreiche Verträge, technische Dokumentationen oder große Wissensdatenbanken von Unternehmen. Das Modell ist auf Anwendungsfälle wie die folgenden ausgerichtet: Dokumentenanalyse, Programmierunterstützung, Inhaltserstellung, KI-Agenten und Workflow-Automatisierung.

Parallel dazu die Modelle Ministerial 3 Sie werden in drei Hauptvarianten angeboten: Base (generisches vortrainiertes Modell), Anweisen (optimiert für Konversations- und Assistentenaufgaben) und Argumentation (Angepasst für logisches Denken und tiefergehende Analysen). Alle Versionen unterstützen Vision und sie verarbeiten große Kontexte – zwischen 128 und 256 Token – und gewährleisten dabei die Kompatibilität mit mehreren Sprachen.

Die zugrundeliegende Idee, wie Mitbegründer und Chef-Wissenschaftler Guillaume Lample erklärt, ist, dass in „mehr als 90 %“ der Anwendungsfälle in Unternehmen Ein kleines, gut abgestimmtes Modell genügt. und darüber hinaus effizienter. Durch Techniken wie die Verwendung von Synthetische Daten für spezifische AufgabenDas Unternehmen argumentiert, dass diese Modelle in sehr spezifischen Anwendungsfällen mit größeren, geschlossenen Lösungen mithalten oder diese sogar übertreffen können, und gleichzeitig Kosten, Latenz und Datenschutzrisiken reduzieren.

Dieses gesamte Ökosystem ist in ein breiteres Produktsortiment des Unternehmens integriert: von Mistral Agents APImit Konnektoren für Codeausführung, Websuche oder Bildgenerierung, bis zu Mistral Code Zur Unterstützung der Programmierer: das Argumentationsmodell Meisterhaft und die Plattform KI-Studio Anwendungen bereitstellen, Analysen verwalten und Nutzungsprotokolle pflegen.

Zusammenarbeit mit NVIDIA und Einsatz im Supercomputing und Edge Computing

Ein Höhepunkt der Produkteinführung ist die Allianz zwischen Mistral AI und NVIDIA, wodurch Mistral 3 als eine Familie von Modellen positioniert wird, die speziell auf die Supercomputersysteme und Edge-Plattformen des amerikanischen Herstellers abgestimmt sind. Mistral Large 3kombiniert mit Infrastruktur wie NVIDIA GB200 NVL72, laut NVIDIA Leistungsverbesserungen um bis zu zehn Mal im Vergleich zur vorherigen Generation auf Basis von H200-GPUs, die fortschrittliche Parallelverarbeitung, gemeinsamen Speicher über NVLink und optimierte numerische Formate wie z. B. nutzt NVFP4.

Die Zusammenarbeit beschränkt sich nicht auf High-End-Hardware. Die Serie Ministerial 3 Es wurde für eine schnelle Ausführung in Umgebungen wie beispielsweise PCs und Laptops mit RTX-GPUs, Jetson-Geräte und Edge-Plattformendie Erleichterung lokaler Schlussfolgerungen in industriellen, robotischen oder Konsumszenarien. Gängige Frameworks wie beispielsweise Llama.cpp und Ollama Sie wurden so angepasst, dass sie diese Modelle nutzen können, was ihre Implementierung durch Entwickler und IT-Teams vereinfacht.

Darüber hinaus die Integration in das Ökosystem NVIDIA NeMo —einschließlich Tools wie Data Designer, Guardrails und Agent Toolkit — ermöglicht es Unternehmen, Feinabstimmung, Sicherheitskontrolle, Agentensteuerung und Datendesign basierend auf Mistral 3. Gleichzeitig werden Inferenzmaschinen wie TensorRT-LLM, SGLang und vLLM um die Kosten pro Token zu senken und die Energieeffizienz zu verbessern.

Die Mistral 3 Modelle sind jetzt im Einzelhandel erhältlich. Cloud-Anbieter und offene Repositoriesund sie werden auch in Form von NIM-Mikrodienste innerhalb des NVIDIA-Katalogs, etwas, das besonders für europäische Unternehmen interessant ist, die bereits mit den Systemen dieses Herstellers arbeiten und generative KI mit größerer Kontrolle über die Bereitstellung einsetzen möchten.

Dieses gesamte Framework ermöglicht es Mistral 3, sowohl in großen Rechenzentren als auch auf Edge-Geräten eingesetzt zu werden und unterstreicht damit seine Positionierung als wahrhaft allgegenwärtige und verteilte KIweniger abhängig von Fernwartungsdiensten und besser auf die spezifischen Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden abgestimmt.

Kleine Modelle, Offline-Bereitstellung und Randanwendungsfälle

Eine der Säulen von Mistrals Diskurs ist, dass Die meisten Anwendungen in der Praxis benötigen nicht das größtmögliche Modell.Aber eines, das gut zum Anwendungsfall passt und mit spezifischen Daten feinabgestimmt werden kann. Genau hier kommen die neun Modelle der Serie ins Spiel. Ministerial 3Dicht, leistungsstark und in verschiedenen Größen und Varianten erhältlich, um Kosten-, Geschwindigkeits- oder Kapazitätsanforderungen gerecht zu werden.

Diese Modelle sind für den Einsatz in eine einzelne GPU oder sogar bescheidene HardwareDies ermöglicht den lokalen Einsatz auf firmeneigenen Servern, Laptops, Industrierobotern oder Geräten in entfernten Umgebungen. Für Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten – von Herstellern über Finanzinstitute bis hin zu Regierungsbehörden – ist die Möglichkeit, KI innerhalb der eigenen Infrastruktur auszuführen, ohne Daten in die Cloud zu senden, ein bedeutender Vorteil.

Das Unternehmen nennt Beispiele wie: Fabrikroboter, die Sensordaten in Echtzeit ohne Internetverbindung analysieren, Drohnen für Notfälle und Rettungseinsätze, Fahrzeuge mit voll funktionsfähigen KI-Assistenten in Gebieten ohne Netzabdeckung oder Lernwerkzeuge, die Schülern Offline-Hilfe bieten. Durch die direkte Datenverarbeitung auf dem Gerät wird die Datenschutz und Kontrolle von Informationen der Nutzer.

Lample betont, dass Barrierefreiheit ein zentraler Bestandteil der Mission von Mistral ist: Es gibt Milliarden von Menschen besitzen Mobiltelefone oder Laptops, haben aber keinen zuverlässigen Internetzugang.Dies könnte von Modellen profitieren, die lokal ausgeführt werden können. Auf diese Weise versucht das Unternehmen, die Vorstellung zu widerlegen, dass fortschrittliche KI immer an große Rechenzentren gebunden sein muss, die von wenigen Unternehmen kontrolliert werden.

Parallel dazu hat Mistral begonnen, mit internationalen Partnern im Bereich des sogenannten Physische KIZu den erwähnten Kooperationen gehören Singapurs HTX-Agentur für Wissenschaft und Technologie in den Bereichen Robotik, Cybersicherheit und Brandschutzsysteme sowie die deutsche Helsingmit Schwerpunkt auf Verteidigung, mit Bild-Sprach-Aktionsmodellen für Drohnen; und Automobilhersteller, die suchen KI-Assistenten in der Kabine effizienter und besser kontrollierbar.

Auswirkungen in Europa: Digitale Souveränität und öffentlich-privates Ökosystem

Über die technischen Aspekte hinaus ist Mistral zu einem Maßstab in der Debatte geworden. Digitale Souveränität in EuropaObwohl sich das Unternehmen als „transatlantische Zusammenarbeit“ bezeichnet – mit Teams und Modellschulungen, die sich über Europa und die Vereinigten Staaten erstrecken –, wurde sein Engagement für offene Modelle mit starker Unterstützung europäischer Sprachen von öffentlichen Institutionen auf dem Kontinent gut aufgenommen.

Das Unternehmen hat Verträge abgeschlossen mit die französische Armee, die französische Arbeitsagentur, die Regierung Luxemburgs und andere europäische Organisationen Sie sind daran interessiert, KI unter strengen regulatorischen Rahmenbedingungen einzusetzen und die Kontrolle über die Daten innerhalb der EU zu behalten. Parallel dazu hat die Europäische Kommission einen Vorschlag vorgelegt. Strategie zur Förderung europäischer KI-Tools die die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie stärken, ohne dabei Sicherheit und Widerstandsfähigkeit zu beeinträchtigen.

Auch der geopolitische Kontext drängt die Region zum Handeln. Es ist anerkannt, dass Europa ist hinter die Vereinigten Staaten und China zurückgefallen. Im Wettlauf um Modelle der nächsten Generation, während in Ländern wie China offene Alternativen wie DeepSeek, Alibaba und Kimi entstehen und beginnen, bei bestimmten Aufgaben mit Lösungen wie ChatGPT zu konkurrieren, versucht Mistral, einen Teil dieser Lücke mit offenen, vielseitigen Modellen zu schließen, die auf die europäischen regulatorischen Anforderungen abgestimmt sind.

Finanziell hat das Startup rund 2.700 Millionen Dollar und hat sich innerhalb von Bewertungsbereichen nahe bei 14.000 MilliardenDiese Zahlen liegen weit unter denen von Giganten wie OpenAI oder Anthropic, sind aber für das europäische Ökosystem dennoch bedeutsam. Ein Großteil des Geschäftsmodells besteht darin, neben offenen Gewichten auch … anzubieten. Anpassungsdienste, Bereitstellungstools und Unternehmensprodukte wie beispielsweise die Mistral Agents API oder die Le Chat Suite mit Unternehmensintegrationen.

Die Positionierung ist klar: ein Anbieter einer offenen und flexiblen KI-Infrastruktur Dies ermöglicht es europäischen (und anderen regionalen) Unternehmen, Innovationen voranzutreiben, ohne vollständig von US-Plattformen abhängig zu sein, und gleichzeitig eine gewisse Kontrolle darüber zu behalten, wo und wie die Modelle ausgeführt werden, sowie die Integration mit bereits in ihren Systemen implementierten Tools zu erleichtern.

Debatte über echte Offenheit und anstehende Herausforderungen

Trotz der Begeisterung, die Mistral 3 in Teilen der Technologie-Community auslöst, gibt es zahlreiche kritische Stimmen, die Fragen stellen. Inwieweit können diese Modelle tatsächlich als "Open Source"Das Unternehmen hat sich für folgende Vorgehensweise entschieden offenes GewichtEs stellt die Gewichte zur Verwendung und Anpassung bereit, jedoch nicht unbedingt alle Details über die Trainingsdaten und internen Prozesse, die erforderlich sind, um das Modell von Grund auf neu zu erstellen.

Forscher wie zum Beispiel Andreas Liesenfeld, Mitbegründer des European Open Source AI Index, Sie weisen darauf hin, dass der größte Engpass für KI in Europa nicht nur der Zugang zu Modellen ist., aber zu groß angelegte TrainingsdatenAus dieser Perspektive trägt Mistral 3 dazu bei die Auswahl an nutzbaren Modellen verbessernDies löst jedoch nicht das grundlegende Problem eines europäischen Ökosystems, das weiterhin damit zu kämpfen hat, qualitativ hochwertige, massive Datensätze zu generieren und zu teilen.

Mistral selbst räumt ein, dass seine offenen Raumkonzepte „etwas hinter“ den fortschrittlicheren geschlossenen Lösungen zurückliegen, aber Er beharrt darauf, dass sich die Kluft rapide verringert. und dass der entscheidende Punkt ist das Kosten-Nutzen-VerhältnisWenn ein etwas weniger leistungsstarkes Modell kostengünstig eingesetzt, für eine bestimmte Aufgabe feinabgestimmt und in der Nähe des Benutzers ausgeführt werden kann, Dies könnte für viele Unternehmen interessanter sein als ein Topmodel. auf die nur über eine Remote-API zugegriffen werden kann.

Dennoch bleiben Herausforderungen bestehen: von der harter internationaler Wettbewerb Dies schließt die Notwendigkeit ein, Sicherheit, Rückverfolgbarkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzsektor und der öffentlichen Verwaltung zu gewährleisten. Das Gleichgewicht zwischen Offenheit, Kontrolle und Verantwortung wird Mistral und andere europäische Akteure auch in den kommenden Jahren leiten.

Der Start von Mistral 3 Es bestärkt die Vorstellung, dass Spitzentechnologie im Bereich der KI nicht auf riesige, geschlossene Modelle beschränkt sein muss.und bietet Europa – und jeder Organisation, die technologische Souveränität schätzt – eine Palette offener Werkzeuge, die ein multimodales Frontier-Modell mit einer Reihe von leichtgewichtigen Modellen kombinieren, die in der Lage sind, am Netzwerkrand, offline und mit einem Grad an Anpassungsmöglichkeiten zu funktionieren, der von rein proprietären Plattformen nur schwer erreicht werden kann.

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Alberto Navarro

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