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

Mistral AI的小型3.1：轻巧的AI强力雄厚

最近，Mistral AI推出了Small 3.1，这是一种非常有效且多才多艺的开源AI模型，可能超过了其尺寸类别的竞争对手。本文深入研究了它的功能，将其与其他领先模型进行了比较并提供了实际示例。

目录

• 什么是Mistral Small 3.1？
• 关键功能
• MISTRAL小型3.1基准：比较
• 访问Mistral Small 3.1 API
• Mistral Small 3.1的实际例子
• 通过拥抱脸使用Mistral Small 3.1
• 结论

什么是Mistral Small 3.1？

Mistral Small 3.1，在Apache 2.0许可下发布，是一个高效的AI模型，能够处理文本和图像（多模式）。它的优势在于其多语言功能和令人印象深刻的精度，即使是资源受限的硬件也是如此。该模型拥有一个128K令牌上下文窗口，非常适合复杂，长格式应用程序。

关键功能

• 效率：在消费级硬件（RTX 4090或32GB RAM Mac）上平稳运行。
• 多模式：过程文本和图像。
• 多语言支持：各种语言的高性能。
• 长上下文：最多处理128K令牌。
• 快速响应时间：针对低延迟相互作用进行了优化。
• 函数调用：支持自动化的函数执行。
• 自定义：针对特定域容易微调。

MISTRAL小型3.1基准：比较

以下图表将Mistral Small 3.1与Gemma 3，GPT 4O Mini和Claude 3.5进行了比较：

文字指示基准：

Mistral Small 3.1（24b）的表现优于几个关键基准的竞争对手。

多模式指示基准：

Mistral Small 3.1（24b）在多模式任务中表现出领先的表现。

多语言性能：

Mistral Small 3.1在各种语言家族之间表现出多种语言的表现。

长上下文功能：

Mistral Small 3.1在长篇下说任务中显示出强劲的性能。

预处理的性能：

Mistral Small 3.1（基础）在各种预算的基准测试中表现出竞争性能。

访问Mistral Small 3.1 API

1. 导航到Mistral AI网站。
2. 访问API部分。
3. 激活付款后生成API密钥。
4. 使用适当的模型标识符（例如mistral-small-latest ）使用API​​端点。

Mistral Small 3.1的实际例子

（示例1-4，包括代码片段和输出，基本相同，重点是清晰和简洁。）

通过拥抱脸使用Mistral Small 3.1

1. 在拥抱脸上找到Mistral Small 3.1模型。
2. 下载必要的文件（权重，令牌）。
3. 利用兼容的框架（拥抱面孔变压器或Mistral的库）。

结论

Mistral Small 3.1提出了一种令人信服的替代品，用于较大的，更具资源密集型的AI模型。它的效率，多功能性和强大的基准性能使其成为广泛应用的有希望的选择。它的开源性质进一步增强了其可及性和社区贡献的潜力。

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