Mistral 3：分散式人工智慧開放模型的新浪潮

這家法國新創公司 密斯特拉爾人工智慧 它已將自己置於歐洲人工智慧辯論的中心。 Mistral 3 發射一系列全新的開放式模型，旨在同時適用於大型資料中心和資源極為有限的設備。該公司並沒有盲目地追求模型尺寸的差異，而是採取了其他策略。 它提倡分散式智能，可以在任何需要的地方實施。無論是在雲端、邊緣，或是沒有網路連線。

該策略旨在 Mistral是少數能夠與OpenAI、Google或Anthropologie等巨頭抗衡的歐洲替代方案之一。並提供 ChatGPT 的替代方案但從另一個角度來看： 在寬鬆許可下，開放式重量級模型能夠適應公司和公共管理部門的需求，並專注於歐洲語言和在歐洲大陸的自主部署。

什麼是 Mistral 3？它為何如此重要？

這家人 密斯塔爾3號 它是由 十款公開重量級車型 根據 Apache License 2.0 發布這使得它幾乎可以不受任何限制地用於商業用途。其中包括一款旗艦級的 Frontier 型產品。 米斯特拉爾大號 3以及該品牌旗下的一系列緊湊型車款。 部長級會議 3它們有三種大致大小（14.000、8.000 和 3.000 萬個參數），並且根據任務類型有幾種變體。

關鍵創新在於，大型模型不僅限於文字： Mistral Large 3 是多模態和多語言的它能夠在同一架構下處理文字和圖像，並對歐洲語言提供強大的支援。與其他將語言模型和視覺模型分開結合的方法不同，該方法依賴於單一的整合系統，該系統可以分析大型文件、理解圖像，並作為複雜任務的高級助手。

同時，該系列 部長級會議 3 它專為雲端存取受限或不存在的場景而設計。這些模型可以在配置極低的設備上運作。 4 GB 內存 或者在單一GPU上，這為其在以下方面的應用打開了大門： 筆記型電腦、手機、機器人、無人機或嵌入式系統 無需依賴持續的網路連線或外部供應商。

對於歐洲生態系統而言，關於…的討論正在進行中。 數字主權和數據控制 這種開放前沿模式與本地可部署輕量級模式的結合非常普遍，並且對於尋求替代美國和中國大型平台的私人公司和公共管理部門來說尤其具有相關性。

架構、專家混合與技術方法

技術核心 米斯特拉爾大號 3 是...的架構 混合式專家 (MoE)一個設計，其中模型 它擁有多位內部「專家」。， 但 僅激活其中一部分來處理每個令牌實際上，該系統處理 41.000 億個有效參數 總共 675.000億與同等密集型模型相比，這使得模型能夠在保持高推理能力的同時，更好地控制能源和計算消耗。

這種建築風格，結合了 上下文視窗最多可容納 256.000 個令牌這使得 Mistral Large 3 能夠處理大量訊息，例如冗長的合約、技術文件或大型企業知識庫。該模型面向以下用例： 文件分析、程式設計輔助、內容創作、人工智慧代理和工作流程自動化.

同時，這些模型 部長級會議 3 它們主要有三種版本： 根據 （通用預訓練模型） 指示 （針對對話和助手任務進行了最佳化） 推理 （已根據邏輯推理和更深入的分析進行調整）。所有版本均支援 想像 它們能夠處理 128K 到 256K 個標記之間的廣泛上下文，同時保持與多種語言的兼容性。

正如聯合創始人兼首席科學家 Guillaume Lample 所解釋的那樣，其基本理念是，在「超過 90%」的企業用例中， 一個小型、經過良好調校的模型就足夠了。 而且，效率更高。透過使用諸如以下技術： 特定任務的合成數據該公司認為，在某些特定應用中，這些模型可以接近甚至超越更大的封閉式方案，同時降低成本、延遲和隱私風險。

整個生態系統與公司更廣泛的產品系列整合：從 Mistral Agents API帶有用於程式碼執行、網路搜尋或圖像生成的連接器，最多 米斯特拉爾法典 對於程式設計師輔助，推理模型 大師級 和平台 AI工作室 部署應用程式、管理分析和維護使用日誌。

與 NVIDIA 合作，並在超級運算和邊緣運算領域進行部署

此次發表會的一大亮點是雙方的聯盟 Mistral AI 與 NVIDIA這使得 Mistral 3 成為專為這家美國製造商的超級運算系統和邊緣平台而精心調校的一系列型號。 米斯特拉爾大號 3結合以下基礎設施 NVIDIA GB200 NVL72根據英偉達的說法 性能提升高達十倍 與上一代基於H200 GPU的產品相比，它利用了先進的並行處理、透過NVLink共享記憶體以及優化的數值格式等技術。 NVFP4.

合作並不僅限於高端硬體。該系列 部長級會議 3 它經過最佳化，可在以下環境中快速運作： 配備 RTX GPU 的 PC 和筆記型電腦、Jetson 設備以及邊緣平台促進工業、機器人或消費情境中的局部推理。流行的框架包括： Llama.cpp 和 Ollama 它們經過調整以利用這些模型，從而簡化了開發人員和 IT 團隊的部署。

此外，還要與生態系整合。 NVIDIA NeMo ——包括數據設計器、護欄和代理工具包等工具——使公司能夠執行 微調、安全控制、代理編排和資料設計 基於 Mistral 3。同時，推理引擎如 TensorRT-LLM、SGLang 和 vLLM 降低每個代幣的成本並提高能源效率。

Mistral 3 型號現已在各大零售商處有售。 雲端服務提供者和開放儲存庫它們還將以以下形式到來： NIM 微服務 在 NVIDIA 產品目錄中，有一些產品對已經使用該製造商的技術堆疊並希望採用生成式 AI 且對部署有更大控制權的歐洲公司來說特別有吸引力。

所有這些框架使得 Mistral 3 既能在大型資料中心運行，也能在邊緣設備上運行，從而強化了其作為…的形象。 真正無所不在且分散式的AI減少對遠端服務的依賴，更適應每個客戶的具體需求。

小型模型、離線部署和邊緣用例

米斯特拉爾論述的核心支柱之一是： 大多數實際應用並不需要盡可能大的模型。但要找到一款能夠很好地契合實際應用場景，並且可以透過特定數據進行微調的模型。這就是該系列九款模型的用武之地。 部長級會議 3密度高、性能優異，並有多種尺寸和型號可供選擇，以滿足成本、速度或容量要求。

這些模型旨在用於 單GPU，甚至在配置一般的硬體上也適用。這使得人工智慧可以部署在公司內部伺服器、筆記型電腦、工業機器人或遠端環境中運行的設備上。對於處理敏感資訊的公司——從製造商到金融機構或政府機構——能夠在自身基礎設施內運行人工智慧，而無需將資料發送到雲端，是一項顯著優勢。

該公司舉例說明，例如： 無需網路連接即可即時分析感測器數據的工廠機器人、用於緊急情況和救援的無人機、以及在訊號覆蓋不到的區域配備全功能人工智慧助理的車輛。 或提供離線協助的教育工具。透過直接在設備上處理數據， 資訊隱私和控制 用戶。

蘭普爾堅持認為，無障礙設施是米斯特拉爾使命的核心部分： 數十億人擁有手機或筆記型電腦，但卻無法可靠地連接到網路。這可以從能夠在本地運行的模型中受益。透過這種方式，該公司試圖打破人們認為先進人工智慧必須始終依附於少數幾家公司控制的大型資料中心的固有觀念。

同時，米斯特拉爾公司已開始與國際合作夥伴在所謂的領域合作。 物理人工智慧文中提及的合作項目包括新加坡的HTX科技機構（專注於機器人、網路安全和消防系統）；以及德國的 海爾辛專注於國防領域，擁有用於無人機的視覺-語言-動作模型；以及尋求解​​決方案的汽車製造商 機艙內的AI助手 更有效率、更易控制。

歐洲的影響：數位主權與公私合作生態系統

除了技術層面之外，米斯特拉爾號已成為相關討論中的一個標竿。 歐洲的數字主權儘管該公司自詡為「跨大西洋合作」——其團隊和模式培訓分佈在歐洲和美國——但其對開放模式的承諾以及對歐洲語言的大力支持受到了歐洲大陸公共機構的好評。

該公司已與…達成交易 法國軍隊、法國公共就業機構、盧森堡政府和其他歐洲組織 歐盟有意在嚴格的監管架構下部署人工智慧，並確保歐盟內部的資料控制權。同時，歐盟委員會也提出了… 提升歐洲人工智慧工具的策略 在不犧牲安全性和韌性的前提下，增強工業競爭力。

地緣政治環境也在推動該地區做出反應。人們認識到， 歐洲已經落後美國和中國。 在下一代模型的競爭中，雖然像中國這樣的國家出現了 DeepSeek、阿里巴巴和 Kimi 等開放式替代方案，並開始在某些任務上與 ChatGPT 等解決方案競爭，但 Mistral 正試圖透過符合歐洲監管要求的開放式、多功能模型來填補部分差距。

這家新創公司在財務方面已經籌集了約 2.700億美元 估值已接近 14.000億這些數字遠低於 OpenAI 或 Anthropic 等巨頭，但對歐洲生態系統而言意義重大。其商業模式很大程度上涉及提供除開源權重之外的其他服務， 客製化服務、部署工具和企業產品 例如 Mistral Agents API 或具有企業整合功能的 Le Chat 套件。

定位很明確：成為 開放靈活的人工智慧基礎設施供應商 這使得歐洲（以及其他地區）公司能夠在不完全依賴美國平台的情況下進行創新，同時對模型的運作地點和方式保持一定的控制權，並促進與系統中已實施的工具的整合。

關於真正開放和即將面臨的挑戰的辯論

儘管 Mistral 3 在部分科技界人士中引起了極大的熱情，但質疑的聲音也層出不窮。 這些模型在多大程度上可以真正被視為 “開源”該公司選擇了一種方法 公開級它發布了可供使用和調整的權重，但不一定發布了從頭開始重現模型所需的訓練資料和內部流程的所有細節。

研究人員，例如 安德烈亞斯·利森菲爾德歐洲開源人工智慧指數的共同創辦人， 他們指出，歐洲人工智慧發展的主要瓶頸不僅僅是取得模型的問題。， 直到 大規模訓練數據從這個角度來看，Mistral 3 有助於 擴大可用模型的範圍然而，這並沒有完全解決歐洲生態系統在生成和共享高品質海量資料集方面持續面臨的根本問題。

Mistral公司自己也承認，其開放式戶型「稍微落後於」更先進的封閉式方案，但是 他堅稱差距正在迅速縮小。 而關鍵點在於… 成本效益比如果能夠以低成本部署效能稍低的模型，並針對特定任務進行微調，且模型能夠靠近使用者運行， 對許多公司來說，這可能比頂級模特兒更有吸引力。 只能透過遠端 API 存取。

即便如此，挑戰依然存在：從 激烈的國際競爭 這同樣適用於醫療保健、金融和政府等領域，需要確保安全性、可追溯性和合規性。在未來幾年，開放性、控制力和責任感之間的平衡將繼續指導Mistral和其他歐洲參與者的發展。

啟動 密斯塔爾3號 這進一步印證了這樣一種觀點：尖端人工智慧不必侷限於龐大的封閉模型。它為歐洲以及任何重視技術主權的組織提供了一系列開放工具，這些工具將多模式前沿模型與一系列輕量級模型相結合，能夠在邊緣、離線狀態下工作，並且具有純粹專有平台難以匹敵的客製化程度。