Французский ИИ-стартап Mistral AI представил семейство моделей Mistral 3 следующего поколения с открытыми весами (Open-weight), сделав серьёзную заявку на лидерство в сегменте общедоступных ИИ-моделей, которые обладают рядом преимуществ для корпоративных клиентов по сравнению с решениями крупных технологических компаний.
Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты
Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь
Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой
Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro
Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия
Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ
Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»
Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты
Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа
Семейство Mistral 3 состоит из 10 моделей, включая большую модель разреженной архитектуры (Mixture of Experts, MoE) с открытыми весами, мультимодальными и многоязычными возможностями — Mistral Large 3. Это самая мощная на сегодняшний день модель компании, обученная с 41 млрд активных и 675 млрд общих параметров. Также в состав семейства входят девять небольших моделей с возможностью автономной работы и полной настройкой, в том числе три современные модели Ministral высокой плотности с 4, 8 и 3 млрд параметров.
Модели Mistral обладают лучшим соотношением производительности и стоимости в своей категории. В то же время Mistral Large 3 входит в число передовых моделей с открытым исходным кодом, оптимизированных под тонко настроенные инструкции.
Компания указала, что все модели выпускаются по лицензии Apache 2.0, добавив, что открытый исходный код моделей в различных сжатых форматах расширяет возможности сообщества разработчиков и позволяет использовать возможности ИИ благодаря распределённому интеллекту.
Как сообщает TechCrunch, стартап Mistral, основанный бывшими сотрудниками DeepMind и Meta✴, существует всего два года и на сегодняшний день привлек около $2,7 млрд инвестиций при оценке рыночной стоимости в $13,7 млрд. Это значительно меньше, чему у конкурентов, таких как OpenAI (привлечено $57 млрд при оценке в $500 млрд) и Anthropic (привлечено $45 млрд при оценке в $350 млрд).
Mistral утверждает, что больше не всегда значит лучше, особенно для корпоративных сценариев использования ИИ-продуктов.
«Наши клиенты иногда рады начать с очень большой [закрытой] модели, которую им не нужно настраивать… но, развернув её, они понимают, что это дорого и медленно, — рассказал ресурсу TechCrunch Гийом Лампле (Guillaume Lample), соучредитель и главный научный сотрудник Mistral. — Затем они обращаются к нам, чтобы мы настроили небольшие модели для более эффективного решения конкретной задачи». По его словам, подавляющее большинство корпоративных сценариев использования ИИ-решений можно реализовать с помощью небольших моделей с тонкой настройкой.
Лампле утверждает, что при сравнении с эталонными моделями, когда открытые модели значительно отстают от конкурентов с закрытым исходным кодом, результаты могут быть обманчивы. Он отметил, что большие закрытые модели могут со старта работать лучше, но реальный выигрыш при использовании небольших моделей достигается при настройке.
Помогла ли вам статья?