Mistral开源Mistral Sml 3 24B称功能逾越3倍大的Llama 33

  Mistral Small 3是为了能完结80%生成式AI使命而以指令预练习的模型，参数量240亿，以便在本地布置且仍能供给强壮功能。Mistral表明，Mistral Small 3比竞赛模型少很多层，大幅度缩短每次前向传递（forward pass）的时刻。它在MMLU测验精准度达81%，推迟性为150 token/s。Mistral Small也是现在同类别中最有效率的模型。

  这家勇于探索商业模式的公司指出，Mistral Small 3 24B模型适用场景包含反响快速的白话帮忙、低推迟的函数调用、微调后自建特定范畴专家、以及在PC或Mac渠道上履行本地推论。通过量化（quantized）紧缩的Mistral Small 3可履行在单一颗RTX 4090或一台具32GB RAM的MacBook上。该公司称Mistral Small 3已有金融、医疗、机器人/自动化/制造业客户点评中。水平运用场景则包含客服和情感与反应剖析。

  Mistral以Apache 2.0授权开源预练习和指令微调的check point版别。这些checkpoint版别可作为其他研制人员改善的根底。企业信任，和最近爆红的开源推理模型像是DeepSeek相似，Small 3也可促进AI推理才能的演进。

  但Mistral提示，Mistral Small 3不是以强化学习和合成数据练习，因而在AI模型出产机制上归于较前期成果，不像新式的DeepSeek R1那么老练。

  Small 3 24B模型已以Apache 2.0授权在la Plateforme开源，显现名称为mistral-small-latest或mistral-small-2501。Mistral AI一起也公告，该公司逐渐放弃非传统开源MRL授权，因而其通用模型也将改用Apache 2.0授权。因而连同Mistral Small 3，其模型权重也可敞开下载于本地供自在修正和运用，或在la Plateforme敞开Mistral AI本地布置及VPC环境、定制化和协同渠道、以及其推论与云核算合作伙伴渠道上以serverless API拜访。需求特别才能（像是加快速度和加大context、特定范畴常识、特别使命才能如完结程序编撰等）的企业和研制人员，也能够在Mistral Small 3之外再运用额定的商用模型补强。

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