Mistral 3: нова хвиля відкритих моделей для розподіленого штучного інтелекту

Французький стартап Містраль ШІ Він опинився в центрі дебатів щодо штучного інтелекту в Європі. Запуск Містраля-3Нове сімейство відкритих моделей, розроблених для роботи як у великих центрах обробки даних, так і на пристроях з дуже обмеженими ресурсами. Компанія не вступає в сліпу гонку за розміром моделі, а Він виступає за розподілений інтелект, який можна впроваджувати де завгодно.: у хмарі, на периферії або навіть без підключення до Інтернету.

Ця стратегія ставить Mistral як одна з небагатьох європейських альтернатив, здатних протистояти таким гігантам, як OpenAI, Google чи Anthropic, і пропозиція альтернативи ChatGPTАле з іншої точки зору: моделі відкритої ваги за ліцензією-дозволомадаптований до потреб компаній та державних адміністрацій, з сильним акцентом на європейські мови та суверенне розгортання на континенті.

Що таке Містраль 3 і чому він актуальний?

Родина Містраль 3 Він утворений шляхом десять моделей з відкритою вагою випущено за ліцензією Apache 2.0Це дозволяє його комерційне використання практично без обмежень. Він включає флагманську модель типу Frontier. Містраль Великий 3та лінійку компактних моделей під брендом Міністерський 3які бувають трьох приблизних розмірів (14 000, 8 000 та 3 000 мільйонів параметрів) та кількох варіантів залежно від типу завдання.

Ключовим нововведенням є те, що велика модель не обмежується текстом: Mistral Large 3 є мультимодальним та багатомовним.Він здатний працювати з текстом і зображеннями в рамках однієї архітектури та пропонує надійну підтримку європейських мов. На відміну від інших підходів, які окремо поєднують мовні та візуальні моделі, цей спирається на єдину інтегровану систему, яка може аналізувати великі документи, розуміти зображення та виступати в ролі розширеного помічника для складних завдань.

Водночас, серіал Міністерський 3 Він розроблений для роботи в ситуаціях, коли доступ до хмари обмежений або відсутній. Ці моделі можуть працювати на пристроях із мінімальним 4 ГБ пам'яті або на одному графічному процесорі, що відкриває можливості для його використання в ноутбуки, мобільні телефони, роботи, дрони або вбудовані системи без залежності від постійного інтернет-з’єднання чи зовнішніх провайдерів.

Для європейської екосистеми, де розмова про цифровий суверенітет та контроль даних Таке поєднання моделі відкритих кордонів та локально розгортаних легких моделей є дуже поширеним та особливо актуальним як для приватних компаній, так і для державних адміністрацій, які шукають альтернативи великим американським та китайським платформам.

Архітектура, поєднання експертів та технічний підхід

Технічне серце Містраль Великий 3 є архітектурою Суміш експертів (MoE), дизайн, у якому модель У ньому є кілька внутрішніх «експертів»., але активує лише частину з них для обробки кожного токенаНа практиці система обробляє 41.000 мільярдів активних параметрів загалом понад 675.000 мільярдівЦе дозволяє поєднувати високу логічну потужність з більш контрольованим споживанням енергії та обчислень, ніж еквівалентна щільна модель.

Ця архітектура, поєднана з контекстне вікно до 256 000 токенівЦе дозволяє Mistral Large 3 обробляти дуже великі обсяги інформації, такі як тривалі контракти, технічна документація або великі корпоративні бази знань. Модель орієнтована на такі випадки використання, як аналіз документів, допомога з програмуванням, створення контенту, агенти штучного інтелекту та автоматизація робочих процесів.

Паралельно, моделі Міністерський 3 Вони пропонуються в трьох основних варіантах: База (загальна попередньо навчена модель), Навчити (оптимізовано для розмов та завдань помічника) та Міркування (Скориговано для логічного мислення та глибшого аналізу). Підтримка всіх версій зір і вони обробляють широкі контексти — від 128 тис. до 256 тис. токенів — зберігаючи при цьому сумісність з кількома мовами.

Основна ідея, як пояснив співзасновник і головний науковець Гійом Лампл, полягає в тому, що у «більш ніж 90%» випадків використання в підприємствах, Достатньо невеликої, добре налаштованої моделі. і, крім того, більш ефективні. Завдяки таким методам, як використання синтетичні дані для конкретних завданьКомпанія стверджує, що ці моделі можуть наблизитися або навіть перевершити більші, закриті варіанти у дуже специфічних застосуваннях, одночасно знижуючи витрати, затримки та ризики для конфіденційності.

Вся ця екосистема інтегрована з ширшим спектром продуктів компанії: від API агентів Містральз роз'ємами для виконання коду, веб-пошуку або генерації зображень, до Код Містраля Для допомоги програмісту, модель міркувань Майстерно і платформа Студія штучного інтелекту розгортати програми, керувати аналітикою та вести журнали використання.

Співпраця з NVIDIA та впровадження в суперкомп'ютерах та периферійних обчисленнях

Родзинкою запуску є альянс між Штучний інтелект Містраль та NVIDIA, що позиціонує Mistral 3 як сімейство моделей, точно налаштованих для суперкомп'ютерних систем та периферійних платформ американського виробника. Містраль Великий 3у поєднанні з інфраструктурою, такою як NVIDIA GB200 NVL72, за даними NVIDIA покращення продуктивності до десяти разів порівняно з попереднім поколінням на базі графічних процесорів H200, використовуючи переваги розширеного паралелізму, спільної пам'яті через NVLink та оптимізованих числових форматів, таких як NVFP4.

Спільна робота не обмежується високоякісним обладнанням. Серія Міністерський 3 Він був оптимізований для швидкої роботи в таких середовищах, як ПК та ноутбуки з відеокартами RTX, пристрої Jetson та периферійні платформисприяння локальним висновкам у промислових, робототехнічних або споживчих сценаріях. Популярні фреймворки, такі як Llama.cpp та Ollama Вони були адаптовані для використання переваг цих моделей, що спрощує їх розгортання розробниками та ІТ-командами.

Крім того, інтеграція з екосистемою NVIDIA NeMo —включаючи такі інструменти, як Data Designer, Guardrails та Agent Toolkit — дозволяє компаніям виконувати точне налаштування, контроль безпеки, оркестрація агентів та проектування даних на основі Mistral 3. Водночас, механізми логічного висновку, такі як TensorRT-LLM, SGLang та vLLM щоб зменшити вартість одного токена та підвищити енергоефективність.

Моделі Mistral 3 тепер доступні у великих роздрібних магазинах. хмарні постачальники та відкриті репозиторіїі вони також прибудуть у вигляді Мікросервіси NIM у каталозі NVIDIA, що особливо цікаво для європейських компаній, які вже працюють на стеках цього виробника та хочуть впровадити генеративний ШІ з більшим контролем над розгортанням.

Уся ця структура дозволяє Mistral 3 працювати як у великих центрах обробки даних, так і на периферійних пристроях, підкреслюючи його наратив про... справді повсюдний та розподілений штучний інтелект, менш залежні від віддалених послуг та більше адаптовані до конкретних потреб кожного клієнта.

Малі моделі, розгортання офлайн та варіанти використання на периферії

Один із стовпів дискурсу Містраля полягає в тому, що Більшість реальних застосувань не потребують максимально великої моделі.але таку, що добре відповідає сценарію використання та може бути точно налаштована з урахуванням конкретних даних. Саме тут і стають на допомогу дев'ять моделей серії. Міністерський 3щільні, високопродуктивні та доступні в різних розмірах і варіантах, що відповідають вимогам щодо вартості, швидкості або ємності.

Ці моделі призначені для роботи в один графічний процесор або навіть на скромному обладнанніЦе дозволяє локальне розгортання на власних серверах, ноутбуках, промислових роботах або пристроях, що працюють у віддалених середовищах. Для компаній, що обробляють конфіденційну інформацію — від виробників до фінансових установ чи державних установ — можливість запускати штучний інтелект у власній інфраструктурі без надсилання даних у хмару є значною перевагою.

Компанія наводить такі приклади, як Заводські роботи, що аналізують дані датчиків у режимі реального часу без підключення до Інтернету, дрони для надзвичайних ситуацій та рятувальних робіт, транспортні засоби з повнофункціональними помічниками на базі штучного інтелекту в районах без покриття або освітні інструменти, що пропонують учням допомогу офлайн. Обробляючи дані безпосередньо на пристрої, конфіденційність та контроль інформації користувачів.

Лампл наполягає на тому, що доступність є центральною частиною місії Mistral: існують Мільярди людей з мобільними телефонами або ноутбуками, але без надійного доступу до Інтернетущо може виграти від моделей, здатних працювати локально. Таким чином, компанія намагається розвіяти уявлення про те, що передовий штучний інтелект завжди має бути прив'язаний до великих центрів обробки даних, контрольованих невеликою групою компаній.

Паралельно, Mistral розпочав співпрацю з міжнародними партнерами в галузі, відомої як Фізичний ШІСеред згаданих співпраць – сінгапурське науково-технологічне агентство HTX з розробки робототехніки, кібербезпеки та систем пожежного захисту; а також німецьке Гельсінг, зосереджений на обороні, з моделями візуально-мовно-дієвих систем для дронів; та виробники автомобілів, які шукають Асистенти зі штучним інтелектом у салоні більш ефективним та контрольованим.

Вплив у Європі: цифровий суверенітет та державно-приватна екосистема

Окрім технічних аспектів, Містраль став еталоном у дебатах щодо Цифровий суверенітет у ЄвропіХоча компанія визначає себе як «трансатлантичну співпрацю» — з командами та навчанням моделей, розподіленими між Європою та Сполученими Штатами — її зобов'язання щодо відкритих моделей з сильною підтримкою європейських мов було позитивно сприйнято державними установами на континенті.

Компанія уклала угоди з французька армія, французьке державне агентство зайнятості, уряд Люксембургу та інші європейські організації зацікавлені у впровадженні штучного інтелекту в рамках суворих регуляторних норм та збереженні контролю над даними в межах ЄС. Паралельно Європейська Комісія представила стратегія розвитку європейських інструментів штучного інтелекту що зміцнюють конкурентоспроможність промисловості без шкоди для безпеки та стійкості.

Геополітичний контекст також підштовхує регіон до реакції. Визнається, що Європа відстала від Сполучених Штатів та Китаю У гонці за моделі наступного покоління, хоча в таких країнах, як Китай, з'являються відкриті альтернативи, такі як DeepSeek, Alibaba та Kimi, які починають конкурувати з такими рішеннями, як ChatGPT, у певних завданнях, Mistral намагається частково заповнити цю прогалину відкритими, універсальними моделями, що відповідають європейським нормативним вимогам.

Фінансово стартап зібрав близько 2.700 мільйонів доларів і перемістилася в межах оцінок, близьких до 14.000 мільярдівЦі цифри набагато нижчі, ніж у таких гігантів, як OpenAI чи Anthropic, але є значними для європейської екосистеми. Значна частина бізнес-моделі передбачає пропонування, окрім відкритих ваг, послуги з налаштування, інструменти розгортання та корпоративні продукти такі як API Mistral Agents або пакет Le Chat з корпоративними інтеграціями.

Позиціонування зрозуміле: бути постачальник відкритої та гнучкої інфраструктури штучного інтелекту що дозволяє європейським (та іншим регіональним) компаніям впроваджувати інновації, не будучи повністю залежними від американських платформ, зберігаючи певний контроль над тим, де і як працюють моделі, та сприяючи інтеграції з інструментами, які вже впроваджені в їхніх системах.

Дебати щодо справжньої відкритості та майбутніх викликів

Незважаючи на ентузіазм, який викликає «Містраль-3» у частині технологічної спільноти, не бракує критичних голосів, які ставлять під сумнів... наскільки ці моделі справді можна вважати "відкритий код"Компанія обрала підхід відкрита вагаВін випускає ваги для використання та адаптації, але не обов'язково всі деталі про навчальні дані та внутрішні процеси, необхідні для відтворення моделі з нуля.

Такі дослідники, як Андреас Лізенфельд, співзасновник Європейського індексу відкритого вихідного коду штучного інтелекту, Вони зазначають, що головним вузьким місцем для ШІ в Європі є не лише доступ до моделей, поки великомасштабні навчальні даніЗ цієї точки зору, Містраль-3 робить внесок у розширити асортимент моделей, що використовуютьсяОднак це не повністю вирішує основну проблему європейської екосистеми, яка продовжує мати труднощі зі створенням та обміном високоякісними масивними наборами даних.

Сама компанія Mistral визнає, що її моделі відкритого планування «трохи відстають» від більш просунутих закритих рішень, але Він наполягає, що розрив швидко скорочується. і що ключовий момент полягає в тому, співвідношення витрат і вигодЯкщо трохи менш потужну модель можна розгорнути за низькою ціною, точно налаштувати для конкретного завдання та працювати близько до користувача, Це може бути цікавішим для багатьох компаній, ніж топ-модель до яких можна отримати доступ лише через віддалений API.

Незважаючи на це, проблеми залишаються: від жорстка міжнародна конкуренція Це поширюється на необхідність гарантування безпеки, відстеження та дотримання нормативних вимог у таких сферах, як охорона здоров'я, фінанси та урядування. Баланс між відкритістю, контролем та відповідальністю й надалі буде орієнтиром для Mistral та інших європейських гравців у найближчі роки.

Запуск Містраль 3 Це підкріплює ідею про те, що передовий штучний інтелект не повинен обмежуватися гігантськими, замкнутими моделями.і пропонує Європі — і будь-якій організації, яка цінує технологічний суверенітет — палітру відкритих інструментів, що поєднують мультимодальну модель фронтиру з низкою легких моделей, здатних працювати на периферії, офлайн та з рівнем налаштування, який важко досягти виключно запатентованими платформами.

Пов’язана стаття:

Як використовувати ПК як локальний центр штучного інтелекту: практичний та порівняльний посібник

Альберто Наварро

Я ентузіаст технологій, який перетворив свої "гікові" інтереси на професію. Я провів понад 10 років свого життя, користуючись передовими технологіями та возячись із усіма видами програм із чистої цікавості. Зараз я спеціалізуюся на комп’ютерних технологіях та відеоіграх. Це тому, що більше 5 років я писав для різних веб-сайтів про технології та відеоігри, створюючи статті, які прагнуть надати вам необхідну інформацію мовою, зрозумілою для всіх.

Якщо у вас є запитання, я знаю все, що стосується операційної системи Windows, а також Android для мобільних телефонів. І я зобов’язаний перед вами, я завжди готовий витратити кілька хвилин і допомогти вам вирішити будь-які запитання, які можуть виникнути в цьому світі Інтернету.