Adakah Mistral Small 3.1 lebih baik daripada GPT 4O-Mini dan Gemma 3?

Mistral AI Kecil 3.1: Powerhouse AI yang ringan

Baru-baru ini, Mistral AI melancarkan Small 3.1, model AI sumber terbuka yang sangat cekap dan serba boleh, yang berpotensi melampaui pesaing dalam kelas saiznya. Artikel ini menyelidiki keupayaannya, membandingkannya dengan model terkemuka lain dan memberikan contoh praktikal.

Jadual Kandungan

• Apakah Mistral Small 3.1?
• Ciri -ciri utama
• Mistral Small 3.1 Benchmarks: Perbandingan
• Mengakses API Mistral Small 3.1
• Contoh praktikal dengan Mistral Small 3.1
• Menggunakan Mistral Small 3.1 melalui muka pelukan
• Kesimpulan

Apakah Mistral Small 3.1?

Mistral Small 3.1, yang dikeluarkan di bawah lesen Apache 2.0, adalah model AI yang sangat cekap yang mampu memproses teks dan imej (multimodal). Kekuatannya terletak pada keupayaan berbilang bahasa dan ketepatan yang mengagumkan, walaupun pada perkakasan yang terkawal sumber. Model ini mempunyai tetingkap konteks 128K, sesuai untuk aplikasi yang kompleks dan panjang.

Ciri -ciri utama

• Kecekapan: Berjalan dengan lancar pada perkakasan gred pengguna (RTX 4090 atau 32GB RAM Mac).
• Multimodality: memproses teks dan imej.
• Sokongan berbilang bahasa: prestasi tinggi di pelbagai bahasa.
• Konteks panjang: Mengendalikan sehingga 128k token.
• Masa tindak balas pantas: Dioptimumkan untuk interaksi rendah latency.
• Fungsi Panggilan: Menyokong pelaksanaan fungsi untuk automasi.
• Penyesuaian: mudah disesuaikan untuk domain tertentu.

Mistral Small 3.1 Benchmarks: Perbandingan

Carta berikut membandingkan Mistral Small 3.1 terhadap Gemma 3, GPT 4O Mini, dan Claude 3.5 di pelbagai tanda aras:

Penanda aras arahan teks:

Mistral Small 3.1 (24b) mengatasi pesaing dalam beberapa tanda aras utama.

Penanda aras arahan multimodal:

Mistral Small 3.1 (24b) menunjukkan prestasi utama dalam tugas multimodal.

Prestasi berbilang bahasa:

Mistral Small 3.1 cemerlang dalam prestasi berbilang bahasa di seluruh keluarga bahasa yang pelbagai.

Keupayaan konteks yang panjang:

Mistral Small 3.1 menunjukkan prestasi yang kuat dalam tugas konteks panjang.

Prestasi pretrained:

Mistral Small 3.1 (asas) mempamerkan prestasi kompetitif dalam pelbagai tanda aras pra -pretrain.

Mengakses API Mistral Small 3.1

1. Navigasi ke laman web Mistral AI.
2. Akses bahagian API.
3. Menjana kunci API selepas mengaktifkan pembayaran.
4. Gunakan titik akhir API dengan pengenal model yang sesuai (misalnya, mistral-small-latest ).

Contoh praktikal dengan Mistral Small 3.1

(Contoh 1-4, termasuk coretan kod dan output, kekal sama, dengan memberi tumpuan kepada kejelasan dan kesimpulan.)

Menggunakan Mistral Small 3.1 melalui muka pelukan

1. Cari model Mistral Small 3.1 pada muka yang memeluk.
2. Muat turun fail yang diperlukan (berat, tokenizer).
3. Menggunakan rangka kerja yang serasi (memeluk Transformers Face atau Perpustakaan Mistral).

Kesimpulan

Mistral Small 3.1 membentangkan alternatif yang menarik kepada model AI yang lebih besar dan lebih intensif sumber. Kecekapan, fleksibiliti, dan prestasi penanda aras yang kuat menjadikannya pilihan yang menjanjikan untuk pelbagai aplikasi. Sifat sumbernya terus meningkatkan kebolehcapaian dan potensi untuk sumbangan masyarakat.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah Mistral Small 3.1 lebih baik daripada GPT 4O-Mini dan Gemma 3?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!