Mistral 3: Model terbuka dan efisien untuk AI terdistribusi

Mistral 3 menyatukan sepuluh model terbuka, dari model multimoda hingga seri Ministral 3 yang ringkas.
Arsitektur Mixture of Experts memungkinkan akurasi tinggi dengan konsumsi daya lebih rendah dan penerapan edge yang efisien.
Model yang lebih kecil dapat berjalan secara offline pada satu GPU atau perangkat dengan sumber daya rendah, memperkuat kedaulatan digital.
Eropa maju pesat dalam bidang AI berkat pendekatan terbuka Mistral dan kemitraannya dengan badan publik dan perusahaan.

Perusahaan rintisan asal Prancis AI Mistral Telah menempatkan dirinya di pusat perdebatan tentang kecerdasan buatan di Eropa dengan Peluncuran Mistral 3Sebuah keluarga baru model terbuka yang dirancang untuk bekerja di pusat data besar dan perangkat dengan sumber daya yang sangat terbatas. Jauh dari persaingan buta untuk ukuran model, perusahaan ini Ia menganjurkan kecerdasan terdistribusi yang dapat diterapkan di mana pun dibutuhkan.: di cloud, di tepian, atau bahkan tanpa koneksi internet.

Strategi ini menempatkan Mistral sebagai salah satu dari sedikit alternatif Eropa yang mampu bersaing dengan raksasa seperti OpenAI, Google atau Anthropic, dan menawarkan alternatif untuk ChatGPTNamun dari perspektif yang berbeda: model bobot terbuka di bawah lisensi permisifdapat disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan dan administrasi publik, dan dengan fokus kuat pada bahasa-bahasa Eropa dan penempatan kedaulatan di benua tersebut.

Apa itu Mistral 3 dan mengapa itu relevan?

Keluarga model Mistral 3

Keluarga mistral 3 Ini dibentuk oleh sepuluh model bobot terbuka dirilis di bawah Lisensi Apache 2.0Hal ini memungkinkan penggunaan komersialnya tanpa batasan apa pun. Termasuk model unggulan bertipe Frontier. Mistral Besar 3dan serangkaian model kompak di bawah merek Menteri 3yang tersedia dalam tiga ukuran perkiraan (14.000, 8.000 dan 3.000 juta parameter) dan beberapa varian tergantung pada jenis tugas.

Inovasi utamanya adalah model besar tidak terbatas pada teks: Mistral Large 3 multimodal dan multibahasaIa mampu bekerja dengan teks dan gambar dalam arsitektur yang sama dan menawarkan dukungan yang kuat untuk bahasa-bahasa Eropa. Tidak seperti pendekatan lain yang menggabungkan model bahasa dan visual secara terpisah, pendekatan ini mengandalkan satu sistem terintegrasi yang dapat menganalisis dokumen besar, memahami gambar, dan bertindak sebagai asisten canggih untuk tugas-tugas kompleks.

Pada saat yang sama, seri Menteri 3 Dirancang untuk bekerja dalam skenario di mana akses cloud terbatas atau bahkan tidak ada. Model ini dapat berjalan di perangkat dengan kapasitas minimal Memori 4 GB atau pada satu GPU, yang membuka pintu untuk penggunaannya di laptop, ponsel, robot, drone, atau sistem tertanam tanpa bergantung pada koneksi internet konstan atau penyedia eksternal.

Untuk ekosistem Eropa, di mana percakapan tentang kedaulatan digital dan kontrol data Kombinasi model perbatasan terbuka dan model ringan yang dapat diterapkan secara lokal ini sangat nyata dan relevan, baik bagi perusahaan swasta maupun administrasi publik yang mencari alternatif bagi platform besar AS dan China.

Arsitektur, Campuran Pakar, dan Pendekatan Teknis

Kemampuan Mistral 3

Inti teknis dari Mistral Besar 3 adalah arsitektur Campuran Ahli (MoE), sebuah desain di mana model Ia memiliki beberapa "pakar" internal.tapi hanya mengaktifkan sebagian dari mereka untuk memproses setiap tokenDalam praktiknya, sistem menangani 41.000 miliar parameter aktif dari total 675.000 MillonesHal ini memungkinkan penggabungan kapasitas penalaran tinggi dengan konsumsi energi dan komputasi yang lebih terkendali daripada model padat yang setara.

Konten eksklusif - Klik Disini Lenovo memperkenalkan kacamata AI Visual AI Glasses V1

Arsitektur ini, dikombinasikan dengan jendela konteks hingga 256.000 tokenHal ini memungkinkan Mistral Large 3 untuk memproses informasi dalam jumlah yang sangat besar, seperti kontrak yang panjang, dokumentasi teknis, atau basis pengetahuan perusahaan yang besar. Model ini ditujukan untuk kasus penggunaan seperti analisis dokumen, bantuan pemrograman, pembuatan konten, agen AI, dan otomatisasi alur kerja.

Secara paralel, model-model Menteri 3 Mereka ditawarkan dalam tiga varian utama: Mendasarkan (model pra-latihan generik), Menginstruksikan (dioptimalkan untuk percakapan dan tugas asisten) dan Pemikiran (Disesuaikan untuk penalaran logis dan analisis yang lebih mendalam). Semua versi mendukung penglihatan dan menangani konteks yang luas —antara 128K dan 256K token—, sambil menjaga kompatibilitas dengan berbagai bahasa.

Ide yang mendasarinya, seperti yang dijelaskan oleh salah satu pendiri dan kepala ilmuwan Guillaume Lample, adalah bahwa dalam "lebih dari 90%" kasus penggunaan perusahaan, Model yang kecil dan disetel dengan baik sudah cukup. dan, terlebih lagi, lebih efisien. Melalui teknik-teknik seperti penggunaan data sintetis untuk tugas tertentuPerusahaan berpendapat bahwa model ini dapat mendekati atau bahkan melampaui opsi tertutup yang lebih besar dalam aplikasi yang sangat spesifik, sekaligus mengurangi biaya, latensi, dan risiko privasi.

Seluruh ekosistem ini terintegrasi dengan berbagai macam produk perusahaan: dari API Agen Mistraldengan konektor untuk eksekusi kode, pencarian web, atau pembuatan gambar, hingga Kode Mistral Untuk bantuan programmer, model penalaran Berkuasa dan platformnya Studio AI untuk menyebarkan aplikasi, mengelola analitik, dan memelihara log penggunaan.

Kolaborasi dengan NVIDIA dan penerapan dalam superkomputer dan komputasi tepi

Salah satu sorotan peluncuran ini adalah aliansi antara Mistral AI dan NVIDIA, yang memposisikan Mistral 3 sebagai keluarga model yang disesuaikan untuk sistem superkomputer dan platform edge dari pabrikan Amerika. Mistral Besar 3dikombinasikan dengan infrastruktur seperti NVIDIA GB200 NVL72, menurut NVIDIA peningkatan kinerja hingga sepuluh kali lipat dibandingkan dengan generasi sebelumnya berdasarkan GPU H200, memanfaatkan paralelisme tingkat lanjut, memori bersama melalui NVLink, dan format numerik yang dioptimalkan seperti NVFP4.

Kolaborasi ini tidak berhenti pada perangkat keras kelas atas. Seri Menteri 3 Telah dioptimalkan untuk berjalan cepat di lingkungan seperti PC dan laptop dengan GPU RTX, perangkat Jetson, dan platform edgememfasilitasi inferensi lokal dalam skenario industri, robotika, atau konsumen. Kerangka kerja populer seperti Llama.cpp dan Ollama Mereka telah diadaptasi untuk memanfaatkan model ini, yang menyederhanakan penerapannya oleh pengembang dan tim TI.

Selain itu, integrasi dengan ekosistem NVIDIA NeMo —termasuk alat seperti Data Designer, Guardrails, dan Agent Toolkit— memungkinkan perusahaan untuk melakukan penyempurnaan, kontrol keamanan, orkestrasi agen, dan desain data berdasarkan Mistral 3. Pada saat yang sama, mesin inferensi seperti TensorRT-LLM, SGLang dan vLLM untuk mengurangi biaya per token dan meningkatkan efisiensi energi.

Model Mistral 3 sekarang tersedia di pengecer besar penyedia cloud dan repositori terbukadan mereka juga akan tiba dalam bentuk Layanan mikro NIM dalam katalog NVIDIA, sesuatu yang sangat menarik bagi perusahaan Eropa yang sudah beroperasi pada tumpukan pabrikan ini dan ingin mengadopsi AI generatif dengan kontrol yang lebih besar atas penerapan.

Semua kerangka kerja ini memungkinkan Mistral 3 untuk hidup baik di pusat data besar maupun di perangkat tepi, memperkuat narasinya tentang AI yang benar-benar ada di mana-mana dan terdistribusi, kurang bergantung pada layanan jarak jauh dan lebih disesuaikan dengan kebutuhan spesifik setiap klien.

Konten eksklusif - Klik Disini Starlink melampaui batas 10.000 satelit: beginilah penampakan konstelasinya

Model kecil, penerapan offline, dan kasus penggunaan edge

Model kecerdasan buatan Mistral 3

Salah satu pilar wacana Mistral adalah bahwa Sebagian besar aplikasi dunia nyata tidak memerlukan model sebesar mungkin.tetapi yang sesuai dengan kasus penggunaan dan dapat disesuaikan dengan data spesifik. Di sinilah sembilan model dalam seri ini berperan. Menteri 3padat, berkinerja tinggi, dan tersedia dalam berbagai ukuran dan varian untuk memenuhi persyaratan biaya, kecepatan, atau kapasitas.

Model ini dirancang untuk bekerja di satu GPU atau bahkan pada perangkat keras sederhanaHal ini memungkinkan penerapan lokal pada server internal, laptop, robot industri, atau perangkat yang beroperasi di lingkungan jarak jauh. Bagi perusahaan yang menangani informasi sensitif—mulai dari produsen hingga lembaga keuangan atau instansi pemerintah—kemampuan untuk menjalankan AI dalam infrastruktur mereka sendiri, tanpa mengirimkan data ke cloud, merupakan keuntungan yang signifikan.

Perusahaan tersebut menyebutkan contoh-contoh seperti Robot pabrik yang menganalisis data sensor secara real-time tanpa koneksi internet, drone untuk keadaan darurat dan penyelamatan, kendaraan dengan asisten AI yang berfungsi penuh di area tanpa jangkauan atau alat pendidikan yang menawarkan bantuan offline kepada siswa. Dengan memproses data langsung di perangkat, privasi dan kontrol informasi pengguna.

Lample menegaskan bahwa aksesibilitas adalah bagian utama dari misi Mistral: ada Miliaran orang memiliki ponsel atau laptop namun tidak memiliki akses internet yang andalyang dapat memanfaatkan model yang dapat berjalan secara lokal. Dengan cara ini, perusahaan mencoba menghilangkan anggapan bahwa AI canggih harus selalu terikat pada pusat data besar yang dikendalikan oleh sekelompok kecil perusahaan.

Secara paralel, Mistral telah mulai bekerja dengan mitra internasional di bidang yang dikenal sebagai IA físicaDi antara kolaborasi yang disebutkan adalah badan sains dan teknologi HTX Singapura untuk robot, keamanan siber, dan sistem proteksi kebakaran; dan badan Jerman membantu, berfokus pada pertahanan, dengan model visi-bahasa-tindakan untuk drone; dan produsen otomotif yang mencari Asisten AI di kabin lebih efisien dan terkendali.

Dampak di Eropa: kedaulatan digital dan ekosistem publik-swasta

Selain aspek teknis, Mistral telah menjadi tolok ukur dalam perdebatan Kedaulatan digital di EropaMeskipun perusahaan ini mendefinisikan dirinya sebagai "kolaborasi transatlantik"—dengan tim dan pelatihan model yang tersebar antara Eropa dan Amerika Serikat—, komitmennya untuk membuka model dengan dukungan kuat untuk bahasa-bahasa Eropa telah diterima dengan baik oleh lembaga-lembaga publik di benua tersebut.

Perusahaan telah menutup kesepakatan dengan tentara Prancis, badan ketenagakerjaan publik Prancis, pemerintah Luksemburg, dan organisasi Eropa lainnya tertarik untuk menerapkan AI di bawah kerangka regulasi yang ketat dan mempertahankan kendali data di Uni Eropa. Secara paralel, Komisi Eropa telah mengajukan strategi untuk meningkatkan alat AI Eropa yang memperkuat daya saing industri tanpa mengorbankan keselamatan dan ketahanan.

Konteks geopolitik juga mendorong kawasan ini untuk bereaksi. Telah diakui bahwa Eropa tertinggal dari Amerika Serikat dan Tiongkok Dalam perlombaan untuk model generasi berikutnya, sementara di negara-negara seperti China alternatif terbuka seperti DeepSeek, Alibaba, dan Kimi bermunculan dan mulai bersaing dengan solusi seperti ChatGPT dalam tugas-tugas tertentu, Mistral mencoba mengisi sebagian kesenjangan itu dengan model terbuka dan serbaguna yang selaras dengan persyaratan peraturan Eropa.

Konten eksklusif - Klik Disini Bagaimana cara mengekspor daftar anggaran Anda dengan KeyandCloud?

Secara finansial, startup ini telah mengumpulkan sekitar 2.700 juta dan telah bergerak dalam valuasi mendekati 14.000 MillonesAngka-angka ini jauh lebih rendah dibandingkan raksasa seperti OpenAI atau Anthropic, tetapi signifikan bagi ekosistem Eropa. Sebagian besar model bisnis melibatkan penawaran, selain bobot terbuka, layanan penyesuaian, alat penerapan, dan produk perusahaan seperti Mistral Agents API atau rangkaian Le Chat dengan integrasi perusahaan.

Posisinya jelas: menjadi penyedia infrastruktur AI yang terbuka dan fleksibel yang memungkinkan perusahaan Eropa (dan perusahaan regional lainnya) untuk berinovasi tanpa harus sepenuhnya bergantung pada platform AS, sambil tetap mempertahankan kontrol atas di mana dan bagaimana model dijalankan, dan memfasilitasi integrasi dengan alat yang sudah diterapkan dalam sistem mereka.

Perdebatan tentang keterbukaan yang nyata dan tantangan yang akan datang

Meskipun Mistral 3 membangkitkan antusiasme di sebagian komunitas teknologi, tidak sedikit pula suara-suara kritis yang mempertanyakan sejauh mana model-model ini benar-benar dapat dianggap "sumber terbuka"Perusahaan telah memilih pendekatan beban terbukaIa merilis bobot untuk penggunaan dan adaptasi, tetapi belum tentu semua detail tentang data pelatihan dan proses internal yang diperlukan untuk mereproduksi model dari awal.

Peneliti seperti Andreas Liesenfeld, salah satu pendiri Indeks AI Sumber Terbuka Eropa, Mereka menunjukkan bahwa hambatan utama bagi AI di Eropa bukan hanya akses ke model, tapi ke data pelatihan skala besarDari perspektif itu, Mistral 3 berkontribusi pada meningkatkan jangkauan model yang dapat digunakanAkan tetapi, hal itu tidak sepenuhnya menyelesaikan masalah mendasar ekosistem Eropa yang terus berjuang untuk menghasilkan dan berbagi kumpulan data besar berkualitas tinggi.

Mistral sendiri mengakui bahwa model rencana terbukanya "sedikit tertinggal" dari solusi tertutup yang lebih maju, tetapi Ia menegaskan bahwa kesenjangan itu menyempit dengan cepat. dan poin kuncinya adalah rasio biaya-manfaatJika model yang sedikit kurang kuat dapat diterapkan dengan biaya rendah, disesuaikan untuk tugas tertentu, dan dijalankan dekat dengan pengguna, Hal ini mungkin lebih menarik bagi banyak perusahaan daripada model papan atas yang hanya dapat diakses melalui API jarak jauh.

Meskipun demikian, tantangan tetap ada: dari persaingan internasional yang ketat Hal ini juga mencakup kebutuhan untuk menjamin keamanan, keterlacakan, dan kepatuhan regulasi dalam konteks seperti layanan kesehatan, keuangan, dan pemerintahan. Keseimbangan antara keterbukaan, kendali, dan tanggung jawab akan terus menjadi panduan bagi Mistral dan pelaku pasar Eropa lainnya di tahun-tahun mendatang.

Peluncuran mistral 3 Ini memperkuat gagasan bahwa AI mutakhir tidak harus terbatas pada model raksasa dan tertutup.dan menawarkan Eropa — dan organisasi mana pun yang menghargai kedaulatan teknologi — serangkaian alat terbuka yang menggabungkan model perbatasan multimoda dengan serangkaian model ringan yang mampu bekerja di pinggiran, luring, dan dengan tingkat penyesuaian yang sulit ditandingi oleh platform yang sepenuhnya milik sendiri.