Mistral Small 3.1 est-il meilleur que GPT 4O-MINI et GEMMA 3?

Mistral Ai's Small 3.1: une puissance de l'IA légère

Récemment, Mistral AI a dévoilé le petit 3.1, un modèle d'IA open source remarquablement efficace et polyvalent, dépassant potentiellement les concurrents dans sa classe de taille. Cet article plonge dans ses capacités, en la comparant à d'autres modèles de premier plan et en fournissant des exemples pratiques.

Table des matières

• Qu'est-ce que Mistral Small 3.1?
• Caractéristiques clés
• Mistral Small 3.1 Benchmarks: une comparaison
• Accéder à la petite API Mistral 3.1
• Exemples pratiques avec Mistral Small 3.1
• Utilisation de Mistral Small 3.1 via le visage des étreintes
• Conclusion

Qu'est-ce que Mistral Small 3.1?

Mistral Small 3.1, publié sous la licence Apache 2.0, est un modèle d'IA très efficace capable de traiter à la fois du texte et des images (multimodal). Sa force réside dans ses capacités multilingues et sa précision impressionnante, même sur le matériel limité aux ressources. Le modèle possède une fenêtre de contexte de jeton 128K, idéal pour les applications complexes et longues.

Caractéristiques clés

• Efficacité: fonctionne bien sur le matériel de qualité grand public (RTX 4090 ou un Mac RAM de 32 Go).
• Multimodalité: traite le texte et les images.
• Support multilingue: haute performance dans diverses langues.
• Contexte long: gère jusqu'à 128k jetons.
• Temps de réponse rapide: optimisé pour les interactions à faible latence.
• Appel de fonction: prend en charge l'exécution de la fonction pour l'automatisation.
• Personnalisation: facilement affinée pour des domaines spécifiques.

Mistral Small 3.1 Benchmarks: une comparaison

Les graphiques suivants comparent Mistral Small 3.1 contre Gemma 3, GPT 4O Mini et Claude 3.5 à travers divers repères:

Benchmarks Text Instruct:

Mistral Small 3.1 (24b) surpasse les concurrents dans plusieurs repères clés.

Benchmarks d'instructions multimodales:

Mistral Small 3.1 (24b) montre les performances principales dans les tâches multimodales.

Performances multilingues:

Mistral Small 3.1 excelle dans les performances multilingues dans diverses familles de langues.

Capacités de contexte longs:

Mistral Small 3.1 montre de fortes performances dans les tâches à long contexte.

Performance pré-entraînée:

Mistral Small 3.1 (base) présente des performances compétitives dans diverses références pré-entraînées.

Accéder à la petite API Mistral 3.1

1. Accédez au site Web de Mistral AI.
2. Accéder à la section API.
3. Générez une clé API après avoir activé les paiements.
4. Utilisez le point de terminaison de l'API avec l'identifiant du modèle approprié (par exemple, mistral-small-latest ).

Exemples pratiques avec Mistral Small 3.1

(Les exemples 1 à 4, y compris les extraits de code et les sorties, restent en grande partie les mêmes, en se concentrant sur la clarté et la concision.)

Utilisation de Mistral Small 3.1 via le visage des étreintes

1. Localisez le petit modèle 3.1 Mistral sur le visage étreint.
2. Téléchargez les fichiers nécessaires (poids, tokenizer).
3. Utilisez un cadre compatible (étreinte Face Transformers ou bibliothèque de Mistral).

Conclusion

Mistral Small 3.1 présente une alternative convaincante aux modèles d'IA plus grands et plus à forte intensité de ressources. Son efficacité, sa polyvalence et ses fortes performances de référence en font un choix prometteur pour un large éventail d'applications. Sa nature open source améliore encore son accessibilité et son potentiel de contributions communautaires.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!