Mistral Small 3.1比GPT 4o-Mini和Gemma 3好嗎？

Mistral AI的小型3.1：輕巧的AI強力雄厚

最近，Mistral AI推出了Small 3.1，這是一種非常有效且多才多藝的開源AI模型，可能超過了其尺寸類別的競爭對手。本文深入研究了它的功能，將其與其他領先模型進行了比較並提供了實際示例。

目錄

• 什麼是Mistral Small 3.1？
• 關鍵功能
• MISTRAL小型3.1基準：比較
• 訪問Mistral Small 3.1 API
• Mistral Small 3.1的實際例子
• 通過擁抱臉使用Mistral Small 3.1
• 結論

什麼是Mistral Small 3.1？

Mistral Small 3.1，在Apache 2.0許可下發布，是一個高效的AI模型，能夠處理文本和圖像（多模式）。它的優勢在於其多語言功能和令人印象深刻的精度，即使是資源受限的硬件也是如此。該模型擁有一個128K令牌上下文窗口，非常適合複雜，長格式應用程序。

關鍵功能

• 效率：在消費級硬件（RTX 4090或32GB RAM Mac）上平穩運行。
• 多模式：過程文本和圖像。
• 多語言支持：各種語言的高性能。
• 長上下文：最多處理128K令牌。
• 快速響應時間：針對低延遲相互作用進行了優化。
• 函數調用：支持自動化的函數執行。
• 自定義：針對特定域容易微調。

MISTRAL小型3.1基準：比較

以下圖表將Mistral Small 3.1與Gemma 3，GPT 4O Mini和Claude 3.5進行了比較：

文字指示基準：

Mistral Small 3.1（24b）的表現優於幾個關鍵基準的競爭對手。

多模式指示基準：

Mistral Small 3.1（24b）在多模式任務中表現出領先的表現。

多語言性能：

Mistral Small 3.1在各種語言家族之間表現出多種語言的表現。

長上下文功能：

Mistral Small 3.1在長篇下說任務中顯示出強勁的性能。

預處理的性能：

Mistral Small 3.1（基礎）在各種預算的基準測試中表現出競爭性能。

訪問Mistral Small 3.1 API

1. 導航到Mistral AI網站。
2. 訪問API部分。
3. 激活付款後生成API密鑰。
4. 使用適當的模型標識符（例如mistral-small-latest ）使用API​​端點。

Mistral Small 3.1的實際例子

（示例1-4，包括代碼片段和輸出，基本相同，重點是清晰和簡潔。）

通過擁抱臉使用Mistral Small 3.1

1. 在擁抱臉上找到Mistral Small 3.1模型。
2. 下載必要的文件（權重，令牌）。
3. 利用兼容的框架（擁抱面孔變壓器或Mistral的庫）。

結論

Mistral Small 3.1提出了一種令人信服的替代品，用於較大的，更具資源密集型的AI模型。它的效率，多功能性和強大的基準性能使其成為廣泛應用的有希望的選擇。它的開源性質進一步增強了其可及性和社區貢獻的潛力。

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