Mistral 3.1 vs Gemma 3: Mana yang lebih baik?

Landskap AI berkembang pesat, dengan model yang lebih kecil, ringan mendapat keunggulan untuk kecekapan dan skalabiliti mereka. Selepas Google Deepmind melancarkan model 27B Gemma 3, Mistral AI kini telah mengeluarkan model ringan Mistral 3.1 parameter 24B. Model baru, cepat, dan disesuaikan ini mentakrifkan semula model ringan yang boleh dilakukan. Ia beroperasi dengan cekap pada pemproses tunggal, meningkatkan kelajuan dan kebolehcapaian untuk pasukan dan organisasi yang lebih kecil. Dalam perbandingan Mistral 3.1 vs Gemma 3 ini, kami akan meneroka ciri-ciri mereka, menilai prestasi mereka pada ujian penanda aras, dan menjalankan beberapa ujian tangan untuk mengetahui model yang lebih baik.

Jadual Kandungan

• Apa itu Mistral 3.1?
• Cara Mengakses Mistral 3.1
• Apa itu Gemma 3?
• Cara Mengakses Gemma 3
• Mistral Small 3.1 vs Gemma 3: Ciri Perbandingan
• Mistral Small 3.1 vs Gemma 3: Perbandingan Prestasi
• Mistral Small 3.1 vs Gemma 3: Perbandingan penanda aras
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu Mistral 3.1?

Mistral 3.1 adalah model bahasa besar terkini (LLM) dari Mistral AI, yang direka untuk memberikan prestasi tinggi dengan keperluan pengiraan yang lebih rendah. Ia mewakili peralihan ke arah model AI yang padat namun berkuasa, menjadikan keupayaan AI maju lebih mudah dan cekap. Tidak seperti model besar-besaran yang memerlukan sumber yang luas, Mistral 3.1 mengimbangi skalabiliti, kelajuan, dan kemampuan, menjadikannya sesuai untuk aplikasi dunia nyata.

Ciri -ciri utama Mistral 3.1

• Ringan & Cekap: Berjalan dengan lancar pada satu RTX 4090 atau MAC dengan RAM 32GB, menjadikannya sesuai untuk penyelesaian AI pada peranti.
• Conversational Conversational AI: Dioptimumkan untuk pembantu maya dan chatbots yang memerlukan tindak balas yang cepat dan tepat.
• Fungsi Latensi Rendah Panggilan: Menyokong aliran kerja automatik dan sistem agentik, melaksanakan fungsi dengan kelewatan yang minimum.
• Keupayaan penalaan halus: boleh khusus untuk undang-undang AI, diagnostik perubatan, dan sokongan teknikal, yang membolehkan kepakaran khusus domain.
• Pemahaman multimodal: Excels dalam pemprosesan imej, pengesahan dokumen, diagnostik, dan pengesanan objek, menjadikannya serba boleh di seluruh industri.
• Open-Source & Customizable: Tersedia dengan kedua-dua asas dan mengarahkan titik pemeriksaan, membolehkan penyesuaian hiliran lebih lanjut untuk aplikasi lanjutan.

Cara Mengakses Mistral 3.1

Mistral 3.1 boleh didapati melalui pelbagai platform. Anda boleh memuat turun dan menjalankannya secara tempatan melalui muka yang memeluk atau mengaksesnya menggunakan API AI Mistral.

1. Mengakses Mistral 3.1 melalui muka pelukan

Anda boleh memuat turun Mistral 3.1 Base dan Mistral 3.1 Mengarahkan Penggunaan Langsung dari Pakaian Face. Inilah cara melakukannya:

Langkah 1: Pasang VLLM setiap malam

Buka terminal anda dan jalankan arahan ini untuk memasang VLLM (ini juga memasang pakej Mistral_Common yang diperlukan):

 PIP Pasang VLLM --Pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly --upgrade

Anda boleh mengesahkan pemasangan dengan menjalankan:

 python -c "import mistral_common; cetak (mistral_common .__ version__)"

Langkah 2: Sediakan skrip python anda

Buat fail python baru (misalnya, offline_inference.py) dan tambahkan kod berikut. Pastikan untuk menetapkan pemboleh ubah model_name kepada ID model yang betul (contohnya, "Mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503"):

 dari vllm import llm
dari vllm.sampling_params SamplingParams Import

# Tentukan prompt sistem (anda boleh mengubahnya seperti yang diperlukan)
System_prompt = "Anda adalah ejen perbualan yang selalu menjawab terus ke titik, selalu mengakhiri respons tepat anda dengan lukisan ASCII kucing."

# Tentukan arahan pengguna
user_prompt = "Beri saya 5 cara bukan formal untuk mengatakan 'melihat anda kemudian' dalam bahasa Perancis."

# Menyediakan mesej untuk perbualan
Mesej = [
    {"peranan": "sistem", "kandungan": system_prompt},
    {"peranan": "pengguna", "kandungan": user_prompt},
]

# Tentukan nama model (pastikan anda mempunyai memori GPU yang mencukupi atau menggunakan kuantisasi jika diperlukan)
Model_name = "Mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503"

# Inisialisasi LLM dari VLLM dengan Model dan Mod Tokenizer yang ditentukan
llm = llm (model = model_name, tokenizer_mode = "mistral")

# Tetapkan parameter pensampelan (laraskan max_token dan suhu seperti yang dikehendaki)
sampling_params = samplingParams (max_tokens = 512, suhu = 0.15)

# Jalankan model di luar talian dan dapatkan respons
output = llm.chat (mesej, sampling_params = sampling_params)

# Cetak teks yang dihasilkan dari respons model
Cetak (output [0] .Outputs [0] .text)

Langkah 3: Jalankan skrip di luar talian

1. Simpan skrip.
2. Buka terminal di direktori di mana skrip anda disimpan.
3. Jalankan skrip dengan:
   python offline_inference.py

Model ini akan dimuatkan secara tempatan dan menghasilkan respons berdasarkan arahan anda.

Pertimbangan penting

• Keperluan perkakasan: Menjalankan model 24B penuh dengan ketepatan penuh pada GPU biasanya memerlukan lebih dari 60 GB GPU RAM. Sekiranya perkakasan anda tidak memenuhi ini, pertimbangkan:
  • Menggunakan versi model yang lebih kecil atau kuantitatif.
  • Menggunakan GPU dengan memori yang mencukupi.
• Luar Talian vs Mod Pelayan: Kod ini menggunakan API Python VLLM untuk menjalankan model di luar talian (iaitu, sepenuhnya pada mesin tempatan anda tanpa perlu menyediakan pelayan).
• Mengubah suai: Anda boleh menukar sistem_prompt dan user_prompt untuk memenuhi keperluan anda. Untuk pengeluaran atau penggunaan yang lebih maju, anda mungkin mahu menambah sistem yang membantu membimbing tingkah laku model.

2. Mengakses Mistral 3.1 melalui API

Anda juga boleh mengakses Mistral 3.1 melalui API. Berikut adalah langkah -langkah untuk diikuti untuk itu.

1. Lawati Laman Web: Pergi ke Mistral AI Log masuk atau log masuk dengan semua butiran yang diperlukan.

2. Akses bahagian API: Klik pada "Cuba API" untuk meneroka pilihan yang tersedia.

3. Navigasi ke API: Setelah log masuk, klik pada "API" untuk mengurus atau menjana kunci baru.

4. Pilih pelan: Apabila diminta untuk menghasilkan API, klik pada "Pilih Rancangan" untuk meneruskan akses API.

5. Pilih pelan percubaan percuma: Klik pada "Eksperimen secara percuma" untuk mencuba API tanpa kos.

6. Daftar untuk akses percuma: Lengkapkan proses pendaftaran untuk membuat akaun dan dapatkan akses ke API.

7. Buat kekunci API baru: Klik pada "Buat Kunci Baru" untuk menghasilkan kunci API baru untuk projek anda.

8. Konfigurasikan kekunci API anda: Sediakan nama kunci untuk mengenalinya dengan mudah. Anda juga boleh memilih untuk menetapkan tarikh luput untuk keselamatan tambahan.

9. Memuktamadkan dan mengambil kunci API anda: Klik pada "Buat Kunci Baru" untuk menghasilkan kunci. Kunci API anda kini dibuat dan bersedia untuk digunakan dalam projek anda.

Anda boleh mengintegrasikan kekunci API ini ke dalam aplikasi anda untuk berinteraksi dengan Mistral 3.1.

Apa itu Gemma 3?

Gemma 3 adalah model terbuka yang canggih, yang direka oleh Google Deepmind, untuk memberikan prestasi tinggi dengan penggunaan sumber yang cekap. Dibina pada penyelidikan dan teknologi yang sama yang menguasai Gemini 2.0, ia menawarkan keupayaan AI yang maju dalam bentuk padat, menjadikannya sesuai untuk aplikasi peranti di pelbagai perkakasan. Tersedia dalam saiz parameter 1B, 4B, 12B, dan 27B, GEMMA 3 membolehkan pemaju membina penyelesaian berkuasa AI yang cepat, berskala, dan boleh diakses.

Ciri -ciri utama Gemma 3

• Prestasi tinggi pada pemecut tunggal : Ia mengatasi Llama 3-405B, DeepSeek-V3, dan O3-Mini dalam penilaian Lmarena, menjadikannya salah satu model terbaik setiap saiz.
• Keupayaan berbilang bahasa : Menyokong lebih daripada 140 bahasa, membolehkan komunikasi global yang didorong oleh AI.
• Teks Lanjutan & Penalaran Visual : memproses imej, teks, dan video pendek, memperluaskan aplikasi AI interaktif.
• Tingkap Konteks yang Diperluas : Mengendalikan sehingga 128k token, membolehkan pandangan yang lebih mendalam dan penjanaan kandungan jangka panjang.
• Fungsi Memanggil untuk aliran kerja AI : Menyokong output berstruktur untuk pengalaman automasi dan agensi.
• Dioptimumkan untuk kecekapan : Versi kuantitatif rasmi mengurangkan keperluan pengiraan tanpa mengorbankan ketepatan.
• Keselamatan terbina dalam dengan ShieldGemma 2 : Menyediakan pemeriksaan keselamatan imej, mengesan kandungan berbahaya, eksplisit, dan ganas.

Cara Mengakses Gemma 3

Gemma 3 mudah diakses merentasi pelbagai platform seperti Google AI Studio, memeluk muka, Kaggle, dan banyak lagi.

1. Mengakses Gemma 3 di Google AI Studio

Pilihan ini membolehkan anda berinteraksi dengan Gemma 3 dalam persekitaran pra-konfigurasi tanpa memasang apa-apa pada mesin anda sendiri.

Langkah 1: Buka penyemak imbas web anda dan pergi ke Google AI Studio.

Langkah 2: Log masuk dengan akaun Google anda. Jika anda tidak mempunyai satu, buat akaun Google.

Langkah 3: Setelah log masuk, gunakan bar carian di AI Studio untuk mencari projek notebook atau demo yang menggunakan "Gemma 3".

Petua: Cari projek bertajuk dengan "Gemma 3" atau periksa bahagian "Notebook Komuniti" di mana demo pra-konfigurasi sering dikongsi.

Langkah 4: Lancarkan demo dengan mengikuti langkah -langkah di bawah.

• Klik pada buku nota untuk membukanya.
• Klik butang "Run" atau "Pelancaran" untuk memulakan sesi interaktif.
• Buku nota harus secara automatik memuatkan model Gemma 3 dan memberikan contoh sel yang menunjukkan keupayaannya.

Langkah 5: Ikuti arahan dalam buku nota untuk mula menggunakan model. Anda boleh mengubah suai teks input, menjalankan sel, dan melihat tindak balas model dalam masa nyata tanpa sebarang persediaan tempatan.

2. Mengakses Gemma 3 pada muka pelukan, kaggle, dan ollama

Jika anda lebih suka bekerja dengan Gemma 3 pada mesin anda sendiri atau mengintegrasikannya ke dalam projek anda, anda boleh memuat turunnya dari beberapa sumber.

A. Memeluk muka

Langkah 1: Lawati muka yang memeluk.

Langkah 2: Gunakan bar carian untuk menaip "Gemma 3" dan klik pada kad model yang sepadan dengan Gemma 3.

Langkah 3: Muat turun model menggunakan butang "Muat turun" atau klon repositori melalui Git.

Jika anda menggunakan Python, pasangkan Perpustakaan Transformers:

 PIP memasang transformer

Langkah 4: Muatkan dan gunakan model dalam kod anda. Untuk ini, anda boleh membuat skrip Python baru (misalnya, GEMMA3_DEMO.PY) dan menambah kod yang serupa dengan coretan di bawah:

 Dari Transformers Import Automelforcausallm, Autotokenizer
Model_id = "Your-Gemma3-Model-ID" # Gantikan dengan ID Model sebenar dari Pakaian Face
Model = automelforcausallm.from_pretrained (model_id)
tokenizer = autotokenizer.from_pretrained (model_id)

Prompt = "Apakah cara terbaik untuk menikmati secawan kopi?"
input = tokenizer (prompt, return_tensors = "pt")
output = model.generate (** input, max_new_tokens = 50)
cetak (tokenizer.decode (output [0], skip_special_tokens = true))

Jalankan skrip anda secara tempatan untuk berinteraksi dengan Gemma 3.

B. Kaggle

Langkah 1: Buka kaggle dalam penyemak imbas anda.

Langkah 2: Gunakan bar carian di Kaggle untuk mencari "Gemma 3." Cari buku nota atau dataset di mana model digunakan.

Langkah 3: Klik pada buku nota yang relevan untuk melihat bagaimana Gemma 3 disepadukan. Anda boleh menjalankan buku nota dalam persekitaran Kaggle atau memuat turun buku nota untuk mengkaji dan mengubah suai di mesin tempatan anda.

C. Ollama

Langkah 1: Lawati Ollama dan muat turun aplikasi Ollama.

Langkah 2: Lancarkan aplikasi Ollama pada sistem anda dan gunakan ciri carian terbina dalam untuk mencari "Gemma 3" dalam katalog model.

Langkah 3: Klik pada model Gemma 3 dan ikuti arahan untuk memuat turun dan pasangnya. Setelah dipasang, gunakan antara muka Ollama untuk menguji model dengan memasukkan petunjuk dan tontonan.

Dengan mengikuti langkah -langkah terperinci ini, anda boleh mencuba Gemma 3 dengan serta -merta di Google AI Studio atau memuat turunnya untuk pembangunan melalui muka pelukan, kaggle, atau ollama. Pilih kaedah yang paling sesuai dengan aliran kerja dan persediaan perkakasan anda.

Mistral Small 3.1 vs Gemma 3: Ciri Perbandingan

Sekarang mari kita mulakan perbandingan kita, bermula dengan ciri -ciri mereka. Berikut adalah perbandingan terperinci mengenai ciri -ciri Gemma 3 dan Mistral Small 3.1, berdasarkan data yang ada:

Ciri	Mistral Small 3.1	Gemma 3
Parameter	24b	Terdapat dalam varian 1b, 4b, 12b, dan 27b
Tetingkap konteks	Sehingga 128k token	Sehingga 128k token
Keupayaan multimodal	Menyokong kedua -dua teks dan input imej	Menyokong kedua -dua teks dan input imej
Kelajuan kesimpulan	Lebih cepat (150 token sesaat)	Lebih perlahan berbanding dengan mistral
Latensi	Latensi yang lebih rendah (0.33s hingga token pertama)	Latensi yang lebih tinggi
Sokongan bahasa	Menyokong berpuluh -puluh bahasa	Berbilang bahasa dengan lebih dari 140 bahasa
Gaya perbualan	Gaya perbualan kering, tetapi boleh diperbaiki dengan sistem arahan	Lebih banyak respons seperti manusia dan chatgpt
Keupayaan penalaran	Mengatasi Gemma 3 dalam tugas pemikiran seperti MMLU	Berfungsi dengan baik dalam penalaran tetapi bukan peringkat teratas
Sumber terbuka	Ya (lesen Apache 2.0)	Ya

Mistral Small 3.1 vs Gemma 3: Perbandingan Prestasi

Dalam bahagian ini, kami akan membandingkan Gemma 3 dan Mistral 3.1 pada beberapa tugas tangan dan melihat bagaimana mereka melakukan. Untuk perbandingan yang adil, kami akan mencuba arahan yang sama pada kedua -dua model, inilah senarai tugas yang akan kami cuba:

1. Pengesanan objek
2. Pengekstrakan data visual
3. Pengekstrakan data visual - teks bercetak

Mari bermula.

Tugas 1: Pengesanan Objek

Dalam tugas ini, kami akan memberikan model imej gula -gula yang mempunyai simbol haiwan, dan meminta mereka untuk mengenal pasti haiwan pada gula -gula.

Segera: "Identiti haiwan dalam imej"

Imej input:

Output

Mistral 3.1	Gemma 3
Candies dalam imej kelihatan seperti M & M, dan haiwan yang digambarkan pada mereka adalah penyu. Reka bentuk penyu dapat dilihat pada gula -gula biru, oren, dan hijau.	Mari kita menganalisis gula -gula dalam imej! Haiwan di gula -gula adalah penyu. Anda dapat melihat cangkang dan kepala dan kaki penyu yang jelas dicetak di permukaan.

Analisis perbandingan

Kedua -dua model dengan betul mengenal pasti haiwan itu dalam imej sebagai penyu. Walau bagaimanapun, Mistral 3.1 menyediakan konteks tambahan dengan mengenal pasti gula -gula sebagai M & Ms dan menyebut warna gula -gula. Sementara itu, Gemma 3 menggambarkan penampilan penyu dengan cara yang lebih umum.

Keputusan: Kedua -dua model berjaya mengenal pasti objek itu, tetapi Mistral 3.1 memberikan maklumat kontekstual yang lebih terperinci. Oleh itu, Mistral 3.1 memenangi pusingan ini.

Skor: Mistral 3.1: 1 | Gemma 3: 0

Tugas 2: Pengekstrakan Data Visual

Untuk menguji model pada keupayaan pengekstrakan data visual mereka, kami akan menyediakan mereka dengan imej pesawat dan meminta mereka untuk mengekstrak kod kenderaan daripadanya.

Prompt: "Apakah kod di kenderaan itu?"

Imej input:

Output:

Mistral 3.1	Gemma 3
Kod di atas kenderaan, yang merupakan kapal terbang, adalah "D-EOJU."	Berdasarkan imej, kenderaan itu adalah Cessna 172 Skyhawk. Kod pendaftaran pada ekor adalah D-EOJU.

Analisis Perbandingan:

Mistral 3.1 dan Gemma 3 berjaya mengenal pasti kod pendaftaran dari kapal terbang. Tetapi, Gemma 3 bukan sahaja mengenal pasti kod itu, tetapi juga menambah butiran tambahan, seperti model pesawat.

Keputusan: Kedua -dua model dengan tepat mengekstrak kod itu, tetapi Gemma 3 menawarkan lebih banyak butiran latar belakang mengenai kenderaan. Jadi, Gemma 3 mendapat titik untuk yang satu ini.

Skor: Mistral 3.1: 1 | Gemma 3: 1

Tugas 3: Pengekstrakan Data Visual

Untuk tugas terakhir, kami akan memberikan mereka imej resit WiFi dan meminta mereka untuk mengekstrak kata laluan WiFi daripadanya.

Segera: "Apakah kata laluan?"

Imej input:

Output:

Mistral 3.1	Gemma 3
Kata laluan yang disediakan dalam imej adalah ** aaeu **. Berikut adalah maklumat dari imej untuk kejelasan: - ** Nama Pengguna: ** FQPP - ** Kata Laluan: ** AAEU - ** Trafik: ** 1 GB - ** Harga: ** 0.00 - ** Kesahan: ** 1 minggu - ** Bermula: ** Sekarang - ** Pengguna Dikongsi: ** 4 - ** Tarikh dan Masa: ** 27/02/2019 11:03:15	Berdasarkan imej, kata laluan adalah aaeu

Analisis Perbandingan:

Kedua -dua model dengan tepat mengekstrak kata laluan dari imej. Di samping itu, Mistral 3.1 memberikan butiran tambahan mengenai nama pengguna, trafik, harga, kesahan, dan maklumat berkaitan lain, menjadikan outputnya lebih komprehensif.

Keputusan: Mistral 3.1 dilakukan dengan lebih baik dalam mengekstrak dan menyampaikan data berstruktur, menawarkan konteks yang lebih berguna. Jadi, Mistral 3.1 mendapat satu lagi perkara untuk tugas ini.

Skor: Mistral 3.1: 2 | Gemma 3: 1

Skor Akhir: Mistral 3.1: 2 | Gemma 3: 1

Ringkasan Perbandingan Prestasi

Berikut adalah ringkasan prestasi kedua -dua model di seluruh tugas yang telah kami cuba.

Tugas	Mistral 3.1 Prestasi	Prestasi Gemma 3	Pemenang
Pengesanan objek	Betul mengenal pasti haiwan (penyu) dan menyediakan konteks tambahan, menyebut bahawa gula -gula adalah M & Ms dan menyatakan warna mereka.	Betul mengenal pasti haiwan itu sebagai penyu dan menggambarkan penampilannya tetapi tanpa butiran kontekstual tambahan.	Mistral 3.1
Pengekstrakan data visual (kod kenderaan)	Berjaya mengekstrak Kod Pendaftaran ("D-EOJU") dari imej pesawat.	Secara tepat diekstrak kod pendaftaran dan juga mengenal pasti model pesawat (Cessna 172 Skyhawk).	Gemma 3
Pengekstrakan data visual (teks bercetak)	Betul diekstrak kata laluan WiFi dan menyediakan data berstruktur tambahan seperti nama pengguna, trafik, harga, kesahihan, dan butiran lain.	Betul diekstrak kata laluan WiFi tetapi tidak memberikan maklumat berstruktur tambahan.	Mistral 3.1

Dari perbandingan ini, kami telah melihat bahawa Mistral 3.1 cemerlang dalam pengekstrakan data berstruktur dan memberikan respons ringkas namun bermaklumat. Sementara itu, Gemma 3 berfungsi dengan baik dalam pengiktirafan objek dan menawarkan butiran kontekstual yang lebih kaya dalam beberapa kes.

Untuk tugas yang memerlukan pengekstrakan data yang cepat, berstruktur, dan tepat, Mistral 3.1 adalah pilihan yang lebih baik. Untuk tugas di mana konteks dan maklumat deskriptif tambahan penting, Gemma 3 mempunyai kelebihan. Oleh itu, model terbaik bergantung kepada kes penggunaan khusus.

Mistral Small 3.1 vs Gemma 3: Perbandingan penanda aras

Sekarang mari kita lihat bagaimana kedua -dua model ini telah dilakukan di pelbagai ujian penanda aras standard. Untuk perbandingan ini, kami akan melihat tanda aras yang menguji keupayaan model dalam mengendalikan teks, kandungan berbilang bahasa, kandungan multimodal, dan konteks panjang. Kami juga akan melihat hasil penanda aras prestasi pretrain.

Kedua -dua Gemma 3 dan Mistral Small 3.1 adalah model AI yang terkenal yang telah dinilai di pelbagai tanda aras.

Penanda aras arahan teks

Dari graf kita dapat melihatnya:

• Mistral 3.1 secara konsisten mengatasi Gemma 3 dalam kebanyakan penanda aras, terutamanya dalam GPQA Main, GPQA Diamond, dan MMLU.
• Manusia dan matematik menunjukkan prestasi hampir sama untuk kedua-dua model.
• SimpleQA menunjukkan perbezaan yang minimum, menunjukkan kedua -dua model perjuangan dalam kategori ini.
• Mistral 3.1 mengetuai tugas-tugas pengetahuan yang berat dan umum (MMLU, GPQA), manakala Gemma 3 bersaing rapat dalam tanda aras yang berkaitan dengan kod (Humaneval, Matematik).

Penanda aras arahan multimodal

Grafik secara visual menggambarkan bahawa:

• Mistral 3.1 secara konsisten mengatasi Gemma 3 dalam kebanyakan penanda aras.
• Jurang prestasi terbesar yang memihak kepada Mistral muncul di Chartqa dan Docvqa.
• Mathvista adalah persaingan yang paling dekat, di mana kedua -dua model melakukan hampir sama.
• Gemma 3 ketinggalan dalam tugas QA berasaskan dokumen tetapi agak dekat dengan tugas multimodal umum.

Penanda aras berbilang bahasa dan panjang

Dari graf kita dapat melihatnya:

Untuk prestasi berbilang bahasa:

• Mistral 3.1 mengetuai bahasa Eropah dan Timur Asia.
• Kedua -dua model itu hampir di Timur Tengah dan purata prestasi berbilang bahasa.

Untuk pengendalian konteks yang panjang:

• Mistral mengatasi Gemma 3 dengan ketara dalam tugas-tugas konteks panjang, terutamanya dalam Raja 32K dan Raja 128K.
• Gemma 3 lebih banyak lagi di Longbench v2 tetapi kekal berdaya saing di Ruler 32K.

Penanda aras prestasi pretrain

Dari graf ini, kita dapat melihatnya:

• Mistral 3.1 secara konsisten melakukan lebih baik dalam pengetahuan umum, penarikan balik fakta, dan tugas -tugas pemikiran.
• Gemma 3struggles dengan ketara dalam GPQA, di mana prestasinya jauh lebih rendah berbanding dengan Mistral 3.1.
• Triviaqa adalah penanda aras yang paling seimbang, dengan kedua -dua model melakukan hampir sama.

Kesimpulan

Kedua -dua Mistral 3.1 dan Gemma 3 adalah model AI ringan yang kuat, masing -masing cemerlang di kawasan yang berbeza. Mistral 3.1 dioptimumkan untuk kelajuan, latensi rendah, dan keupayaan penalaran yang kuat, menjadikannya pilihan pilihan untuk aplikasi masa nyata seperti chatbots, pengekodan, dan penjanaan teks. Kecekapan dan pengkhususan tugasnya terus meningkatkan rayuannya untuk tugas AI yang didorong oleh prestasi.

Sebaliknya, Gemma 3 menawarkan sokongan multimodal yang luas, keupayaan multimodal, dan tetingkap konteks yang kompetitif, menjadikannya sesuai untuk aplikasi AI global, ringkasan dokumen, dan penjanaan kandungan dalam pelbagai bahasa. Walau bagaimanapun, ia menjual beberapa kelajuan dan kecekapan berbanding Mistral 3.1.

Pada akhirnya, pilihan antara Mistral 3.1 dan Gemma 3 bergantung kepada keperluan khusus. Mistral 3.1 cemerlang dalam aplikasi yang didorong oleh prestasi dan masa nyata, sementara Gemma 3 sangat sesuai untuk penyelesaian AI berbilang bahasa dan multimodal.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Bolehkah saya menyempurnakan Mistral 3.2 dan Gemma 3?

A. Ya, anda boleh menyempurnakan kedua-dua model. Mistral 3.1 menyokong penalaan halus untuk domain tertentu seperti AI dan penjagaan kesihatan undang-undang. Gemma 3 menyediakan versi kuantitatif untuk kecekapan yang dioptimumkan.

S2. Bagaimana saya memilih antara Mistral 3.1 dan Gemma 3?

A. Pilih Mistral 3.1 jika anda memerlukan penalaran, pengekodan, dan kesimpulan yang cekap. Pilih Gemma 3 jika anda memerlukan sokongan pelbagai bahasa dan aplikasi teks-berat.

Q3. Apakah perbezaan utama dalam seni bina antara Mistral 3.1 dan Gemma 3?

A. Mistral 3.1 adalah model pengubah padat yang dilatih untuk kesimpulan yang cepat dan penalaran yang kuat, manakala Gemma 3 boleh didapati dalam saiz parameter 1b, 4b, 12b, dan 27b, dioptimumkan untuk fleksibiliti.

Q4. Adakah model ini menyokong input multimodal?

A. Ya, kedua -dua model menyokong visi dan pemprosesan teks, menjadikannya berguna untuk penulisan imej dan penalaran visual.

S5. Apakah jenis model yang Mistral 3.1?

A. Mistral 3.1 adalah model pengubah padat yang direka untuk kesimpulan yang cepat dan penalaran yang kuat, menjadikannya sesuai untuk tugas NLP yang kompleks.

S6. Apakah saiz Gemma 3 yang ada?

A. Gemma 3 boleh didapati dalam saiz parameter 1b, 4b, 12b, dan 27b, memberikan fleksibiliti merentasi persediaan perkakasan yang berbeza.

Q7. Apakah kekuatan dan kelemahan Mistral 3.1 dalam penandaarasan?

A. Mistral 3.1 cemerlang dengan kesimpulan yang cepat, pemahaman NLP yang mantap, dan penggunaan sumber yang rendah, menjadikannya sangat efisien. Walau bagaimanapun, ia mempunyai keupayaan multimodal yang terhad dan melakukan sedikit lemah daripada GPT-4 pada tugas konteks panjang.

Atas ialah kandungan terperinci Mistral 3.1 vs Gemma 3: Mana yang lebih baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!