Mistral 3: de nieuwe golf van open modellen voor gedistribueerde AI

De Franse startup Mistral AI Het heeft zichzelf in het middelpunt van het debat over kunstmatige intelligentie in Europa geplaatst met de Mistral 3-lanceringEen nieuwe reeks open modellen, ontworpen om te werken in zowel grote datacenters als apparaten met zeer beperkte middelen. Het bedrijf gaat niet blind de strijd aan om de grootte van het model, maar Het pleit voor gedistribueerde intelligentie die overal waar nodig kan worden geïmplementeerd.: in de cloud, aan de edge of zelfs zonder internetverbinding.

Deze strategie plaatst Mistral is een van de weinige Europese alternatieven die het op kan nemen tegen giganten als OpenAI, Google of Anthropic, en bieden alternatieven voor ChatGPTMaar vanuit een ander perspectief: open-gewicht modellen onder permissieve licentieaanpasbaar aan de behoeften van bedrijven en overheidsinstellingen, en met een sterke focus op Europese talen en soevereine implementaties op het continent.

Wat is Mistral 3 en waarom is het relevant?

De familie mistral 3 Het wordt gevormd door tien open gewichtsmodellen vrijgegeven onder Apache License 2.0Dit maakt commercieel gebruik vrijwel zonder beperkingen mogelijk. Het omvat een vlaggenschip, een Frontier-model. Mistral Groot 3en een lijn compacte modellen onder het merk Ministeriële 3die in drie geschatte groottes voorkomen (14.000, 8.000 en 3.000 miljoen parameters) en verschillende varianten, afhankelijk van het type taak.

De belangrijkste vernieuwing is dat het grote model niet beperkt is tot tekst: Mistral Large 3 is multimodaal en meertaligHet kan met tekst en afbeeldingen binnen dezelfde architectuur werken en biedt robuuste ondersteuning voor Europese talen. In tegenstelling tot andere benaderingen die taal- en beeldmodellen afzonderlijk combineren, vertrouwt deze op één geïntegreerd systeem dat grote documenten kan analyseren, afbeeldingen kan begrijpen en kan fungeren als een geavanceerde assistent voor complexe taken.

Tegelijkertijd is de serie Ministeriële 3 Het is ontworpen om te werken in scenario's waar cloudtoegang beperkt of niet-bestaand is. Deze modellen kunnen draaien op apparaten met slechts 4 GB geheugen of op een enkele GPU, wat de deur opent voor gebruik in laptops, mobiele telefoons, robots, drones of embedded systemen zonder afhankelijk te zijn van een constante internetverbinding of externe providers.

Voor het Europese ecosysteem, waar het gesprek over digitale soevereiniteit en gegevenscontrole Deze combinatie van een open-frontiermodel en lokaal inzetbare lichtgewichtmodellen is zeer aanwezig en bijzonder relevant, zowel voor particuliere bedrijven als voor overheidsinstellingen die op zoek zijn naar alternatieven voor de grote Amerikaanse en Chinese platforms.

Architectuur, mix van experts en technische aanpak

Het technische hart van Mistral Groot 3 is een architectuur van Mix van experts (MoE), een ontwerp waarin het model Er zijn meerdere interne 'experts'., Maar activeert slechts een deel ervan om elk token te verwerkenIn de praktijk verwerkt het systeem 41.000 miljard actieve parameters uit een totaal van 675.000 miljoenHierdoor kan een hoog redeneervermogen worden gecombineerd met een beter gecontroleerd energieverbruik en rekenkracht dan bij een gelijkwaardig dicht model.

Deze architectuur, gecombineerd met een contextvenster van maximaal 256.000 tokensHierdoor kan Mistral Large 3 zeer grote hoeveelheden informatie verwerken, zoals lange contracten, technische documentatie of grote bedrijfskennisbanken. Het model is gericht op use cases zoals documentanalyse, programmeringsassistentie, contentcreatie, AI-agenten en workflowautomatisering.

Tegelijkertijd worden de modellen Ministeriële 3 Ze worden in drie hoofdvarianten aangeboden: Baseren (generiek voorgeprogrammeerd model), Instrueer (geoptimaliseerd voor conversatie- en assistenttaken) en Redenering (Aangepast voor logisch redeneren en diepere analyse). Alle versies ondersteunen visie en ze kunnen brede contexten aan (tussen 128K en 256K tokens), terwijl ze compatibel blijven met meerdere talen.

Het onderliggende idee, zoals uitgelegd door medeoprichter en hoofdwetenschapper Guillaume Lample, is dat in "meer dan 90%" van de zakelijke use cases, Een klein, goed afgesteld model is voldoende. en bovendien efficiënter. Door technieken zoals het gebruik van synthetische gegevens voor specifieke takenHet bedrijf beweert dat deze modellen grotere, gesloten opties in zeer specifieke toepassingen kunnen benaderen of zelfs kunnen overtreffen, terwijl tegelijkertijd de kosten, latentie en privacyrisico's worden verlaagd.

Dit hele ecosysteem is geïntegreerd met een breder scala aan producten van het bedrijf: van Mistral Agents APImet connectoren voor code-uitvoering, webzoekopdrachten of het genereren van afbeeldingen, tot Mistral-code Voor de assistentie van de programmeur: het redeneermodel Meesterlijk en het platform AI Studio om applicaties te implementeren, analyses te beheren en gebruikslogboeken bij te houden.

Samenwerking met NVIDIA en implementatie in supercomputing en edge computing

Een hoogtepunt van de lancering is de alliantie tussen Mistral AI en NVIDIAwaarmee Mistral 3 wordt gepositioneerd als een familie van modellen die speciaal zijn afgestemd op de supercomputersystemen en edge-platforms van de Amerikaanse fabrikant. Mistral Groot 3gecombineerd met infrastructuur zoals NVIDIA GB200 NVL72, volgens NVIDIA prestatieverbeteringen tot wel tien keer vergeleken met de vorige generatie op basis van H200 GPU's, gebruikmakend van geavanceerd parallelisme, gedeeld geheugen via NVLink en geoptimaliseerde numerieke formaten zoals NVFP4.

Het samenwerkingswerk beperkt zich niet tot high-end hardware. De serie Ministeriële 3 Het is geoptimaliseerd om snel te werken in omgevingen zoals Pc's en laptops met RTX GPU's, Jetson-apparaten en edge-platformshet faciliteren van lokale gevolgtrekkingen in industriële, robotica- of consumentenscenario's. Populaire frameworks zoals Llama.cpp en Ollama Ze zijn aangepast om te profiteren van deze modellen, waardoor de implementatie ervan door ontwikkelaars en IT-teams wordt vereenvoudigd.

Bovendien is integratie met het ecosysteem NVIDIA NeMo —inclusief tools als Data Designer, Guardrails en Agent Toolkit— stelt bedrijven in staat om fine-tuning, beveiligingscontrole, agent-orkestratie en data-ontwerp gebaseerd op Mistral 3. Tegelijkertijd kunnen inferentie-engines zoals TensorRT-LLM, SGLang en vLLM om de kosten per token te verlagen en de energie-efficiëntie te verbeteren.

De Mistral 3-modellen zijn nu verkrijgbaar bij grote retailers cloudproviders en open repositoriesen ze zullen ook in de vorm van NIM-microservices binnen de NVIDIA-catalogus, iets wat vooral interessant is voor Europese bedrijven die al met de stacks van deze fabrikant werken en generatieve AI willen implementeren met meer controle over de implementatie.

Dankzij dit hele raamwerk kan Mistral 3 zowel in grote datacenters als op randapparaten functioneren, waardoor het verhaal van een echt alomtegenwoordige en gedistribueerde AIminder afhankelijk van externe diensten en beter afgestemd op de specifieke behoeften van elke klant.

Kleine modellen, offline implementatie en edge-use cases

Een van de pijlers van Mistral's discours is dat Voor de meeste toepassingen in de echte wereld is niet het grootst mogelijke model nodig.Maar dan wel eentje die goed aansluit bij de use case en die kan worden verfijnd met specifieke data. Daar komen de negen modellen in de serie om de hoek kijken. Ministeriële 3Dicht, krachtig en verkrijgbaar in verschillende afmetingen en varianten, afhankelijk van de kosten-, snelheids- en capaciteitsvereisten.

Deze modellen zijn ontworpen om te werken in een enkele GPU of zelfs op bescheiden hardwareDit maakt lokale implementatie mogelijk op interne servers, laptops, industriële robots of apparaten die in afgelegen omgevingen werken. Voor bedrijven die gevoelige informatie verwerken – van fabrikanten tot financiële instellingen of overheidsinstanties – is de mogelijkheid om AI binnen hun eigen infrastructuur te gebruiken, zonder gegevens naar de cloud te sturen, een aanzienlijk voordeel.

Het bedrijf noemt voorbeelden zoals Fabrieksrobots die sensorgegevens in realtime analyseren zonder internetverbinding, drones voor noodgevallen en reddingsacties, voertuigen met volledig functionele AI-assistenten in gebieden zonder dekking of educatieve tools die offline hulp bieden aan studenten. Door de gegevens rechtstreeks op het apparaat te verwerken, privacy en controle over informatie van de gebruikers.

Lample benadrukt dat toegankelijkheid een centraal onderdeel is van de missie van Mistral: er zijn Miljarden mensen met mobiele telefoons of laptops, maar zonder betrouwbare internettoegangdie baat zouden kunnen hebben bij modellen die lokaal kunnen draaien. Op deze manier probeert het bedrijf de opvatting te ontkrachten dat geavanceerde AI altijd gekoppeld moet zijn aan grote datacenters die door een kleine groep bedrijven worden beheerd.

Tegelijkertijd is Mistral begonnen met het samenwerken met internationale partners op het gebied van wat bekend staat als Fysieke AITot de genoemde samenwerkingen behoren het Singaporese HTX-agentschap voor wetenschap en technologie voor robots, cyberbeveiliging en brandbeveiligingssystemen; en het Duitse Helsing, gericht op defensie, met visie-taal-actiemodellen voor drones; en autofabrikanten die op zoek zijn naar AI-assistenten in de cabine efficiënter en beter beheersbaar.

Impact in Europa: digitale soevereiniteit en publiek-privaat ecosysteem

Naast de technische aspecten is Mistral een maatstaf geworden in het debat over Digitale soevereiniteit in EuropaHoewel het bedrijf zichzelf definieert als een "transatlantische samenwerking" —met teams en modeltrainingen verspreid over Europa en de Verenigde Staten—, is de toewijding aan open modellen met sterke ondersteuning voor Europese talen goed ontvangen door openbare instellingen op het continent.

Het bedrijf heeft deals gesloten met het Franse leger, het Franse arbeidsbureau, de regering van Luxemburg en andere Europese organisaties geïnteresseerd in de inzet van AI binnen strikte regelgevingskaders en het behoud van controle over de data binnen de EU. Tegelijkertijd heeft de Europese Commissie een strategie om Europese AI-tools te stimuleren die het concurrentievermogen van de industrie versterken zonder dat dit ten koste gaat van de veiligheid en veerkracht.

De geopolitieke context dwingt de regio ook tot een reactie. Erkend wordt dat Europa is achterop geraakt bij de Verenigde Staten en China In landen als China duiken open alternatieven als DeepSeek, Alibaba en Kimi op, die bij bepaalde taken beginnen te concurreren met oplossingen als ChatGPT. Mistral probeert een deel van die leemte op te vullen met open, veelzijdige modellen die voldoen aan de Europese regelgeving.

Financieel heeft de startup ongeveer $2.700 miljoen en is binnen waarderingen van dichtbij bewogen 14.000 miljoenDeze cijfers zijn veel lager dan die van giganten zoals OpenAI of Anthropic, maar significant voor het Europese ecosysteem. Een groot deel van het businessmodel bestaat uit het aanbieden van, naast open gewichten, aanpassingsservices, implementatietools en bedrijfsproducten zoals de Mistral Agents API of de Le Chat suite met bedrijfsintegraties.

De positionering is duidelijk: een leverancier van open en flexibele AI-infrastructuur waardoor Europese (en andere regionale) bedrijven kunnen innoveren zonder volledig afhankelijk te zijn van Amerikaanse platforms, terwijl ze toch enige controle behouden over waar en hoe de modellen worden uitgevoerd en integraties met tools die al in hun systemen zijn geïmplementeerd, worden vergemakkelijkt.

Debat over echte openheid en aanstaande uitdagingen

Ondanks het enthousiasme dat Mistral 3 genereert in een deel van de technologische gemeenschap, is er geen gebrek aan kritische stemmen die de vraag stellen in hoeverre kunnen deze modellen werkelijk als realistisch worden beschouwd? "open source"Het bedrijf heeft gekozen voor een aanpak open gewichtDe gewichten worden vrijgegeven voor gebruik en aanpassing, maar niet noodzakelijkerwijs alle details over de trainingsgegevens en interne processen die nodig zijn om het model vanaf nul te reproduceren.

Onderzoekers zoals Andreas Liesenfeld, medeoprichter van de European Open Source AI Index, Zij wijzen erop dat de grootste bottleneck voor AI in Europa niet alleen de toegang tot modellen is, maar om grootschalige trainingsgegevensVanuit dat perspectief draagt ​​Mistral 3 bij aan het aanbod van bruikbare modellen verbeterenHet biedt echter geen volledige oplossing voor het onderliggende probleem van een Europees ecosysteem dat nog steeds moeite heeft met het genereren en delen van hoogwaardige, grote datasets.

Mistral zelf geeft toe dat zijn open plattegronden "een beetje achterlopen" op de meer geavanceerde gesloten oplossingen, maar Hij benadrukt dat de kloof snel kleiner wordt. en dat het belangrijkste punt is de kosten-batenverhoudingAls een iets minder krachtig model tegen lage kosten kan worden ingezet, kan worden verfijnd voor een specifieke taak en dicht bij de gebruiker kan worden uitgevoerd, Voor veel bedrijven kan dit interessanter zijn dan een topmodel die alleen toegankelijk is via een externe API.

Toch blijven er uitdagingen bestaan: van de hevige internationale concurrentie Dit geldt ook voor de noodzaak om veiligheid, traceerbaarheid en naleving van regelgeving te garanderen in contexten zoals de gezondheidszorg, de financiële sector en de overheid. De balans tussen openheid, controle en verantwoordelijkheid zal Mistral en andere Europese spelers de komende jaren blijven leiden.

De lancering van mistral 3 Het onderstreept het idee dat geavanceerde AI niet beperkt hoeft te blijven tot gigantische, gesloten modellen.en biedt Europa – en elke organisatie die waarde hecht aan technologische soevereiniteit – een palet aan open tools die een multimodaal frontiermodel combineren met een reeks lichtgewicht modellen die in staat zijn om aan de rand te werken, offline en met een niveau van maatwerk dat moeilijk kan worden geëvenaard door puur propriëtaire platforms.

Gerelateerd artikel:

Hoe u uw pc als lokale AI-hub kunt gebruiken: een praktische en vergelijkende gids

Alberto Navarro

Ik ben een technologieliefhebber die van zijn 'nerd'-interesses zijn beroep heeft gemaakt. Ik heb meer dan 10 jaar van mijn leven doorgebracht met het gebruik van de allernieuwste technologie en het sleutelen aan allerlei programma's uit pure nieuwsgierigheid. Nu heb ik mij gespecialiseerd in computertechnologie en videogames. Dit komt omdat ik al meer dan vijf jaar voor verschillende websites over technologie en videogames schrijf en artikelen heb gemaakt die proberen u de informatie te geven die u nodig heeft in een taal die voor iedereen begrijpelijk is.

Als je vragen hebt, mijn kennis strekt zich uit van alles wat te maken heeft met het Windows-besturingssysteem tot Android voor mobiele telefoons. En mijn toewijding is aan jou, ik ben altijd bereid om een ​​paar minuten te besteden en je te helpen bij het oplossen van eventuele vragen die je hebt in deze internetwereld.