ميسترال تكشف عن ميسترال 3: نماذج مفتوحة المصدر من الجيل التالي للمؤسسات وذكاء الأطراف

بإيجاز

أطلقت شركة ميسترال مؤخرًا ميسترال 3، وهي عائلة جديدة مكونة من 10 نماذج مفتوحة المصدر، مصممة للعمل على كل شيء من السحابات الاستهلاكية إلى أجهزة اللابتوب والطائرات بدون طيار والروبوتات.

كشفت شركة الذكاء الاصطناعي ميسترال عن ميسترال 3، الجيل الأحدث من نماذجها، والتي تتضمن ثلاثة نماذج مضغوطة وعالية الأداء بعدد معلمات 14B و8B و3B، إلى جانب ميسترال لارج 3، وهو أكثر نماذجها تقدمًا حتى الآن — نظام متفرق من خبراء مدربين بـ41B معلمة نشطة و675B معلمة إجمالية. جميع النماذج متاحة بموجب رخصة أباتشي 2.0، مما يتيح للمطورين الوصول مفتوح المصدر بعدة صيغ مضغوطة لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة.

تم تصميم نماذج ميسترال لتحقيق كفاءة قوية بين الأداء والتكلفة، بينما يضع ميسترال لارج 3 نفسه بين النماذج مفتوحة المصدر الرائدة والمضبوطة على التعليمات. تم تدريبه من الصفر باستخدام 3,000 وحدة معالجة رسومات NVIDIA H200، ويعد ميسترال لارج 3 أول إصدار من نوع mixture-of-experts للشركة منذ سلسلة Mixtral ويمثل تقدمًا كبيرًا في مرحلة ما قبل التدريب. وبعد التدريب الإضافي، يضاهي أفضل النماذج المضبوطة على التعليمات من حيث التعامل مع الطلبات العامة، ويُظهر فهمًا متقدمًا للصور بالإضافة إلى قدرات محادثة متعددة اللغات متفوقة.

ظهر ميسترال لارج 3 لأول مرة في المركز #2 in the OSS non-reasoning models category and #6 على لوحة تصنيف LMArena. تم إصدار كل من النسخ الأساسية والمضبوطة على التعليمات بموجب رخصة أباتشي 2.0، مما يوفر منصة قوية لتخصيص المؤسسات والمطورين، مع إصدار نسخة خاصة بالاستدلال قيد التخطيط للإصدار لاحقًا.

ميسترال تتعاون مع NVIDIA وvLLM وRed Hat لتعزيز إمكانية الوصول والأداء في ميسترال 3

تم جعل ميسترال لارج 3 متاحًا بشكل كبير لمجتمع المصدر المفتوح من خلال التعاون مع vLLM وRed Hat. تتيح نقطة تحقق بصيغة NVFP4، تم تحسينها باستخدام llm-compressor، التنفيذ الفعال على أنظمة Blackwell NVL72 أو عقدة واحدة من 8×A100 أو 8×H100 باستخدام vLLM.

يعتمد تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مفتوحة المصدر على تحسين متكامل بين العتاد والبرمجيات، تم تحقيقه بالشراكة مع NVIDIA. تم تدريب جميع نماذج ميسترال 3، بما في ذلك لارج 3 وميسترال 3، على وحدات معالجة رسومات NVIDIA Hopper، باستخدام ذاكرة HBM3e ذات النطاق الترددي العالي للأحمال الكبيرة. يدمج نهج التصميم المشترك من NVIDIA بين العتاد والبرمجيات والنماذج لتمكين الاستدلال الفعال باستخدام TensorRT-LLM وSGLang عبر عائلة ميسترال 3، مع دعم التنفيذ بدقة منخفضة.

وبالنسبة لبنية mixture-of-experts المتفرقة للارج 3، نفذت NVIDIA تقنيات Blackwell attention وMoE kernels، وأضافت خدمة منفصلة للـprefill/decode، وتعاونت في تقنية speculative decoding، مما يمكّن المطورين من التعامل مع أحمال طويلة السياق وعالية الإنتاجية على أنظمة GB200 NVL72 وما بعدها. كما تم تحسين نماذج ميسترال للنشر على DGX Spark وأجهزة RTX وأجهزة اللابتوب وJetson، لتوفير تجربة عالية الأداء ومتسقة من مراكز البيانات إلى تطبيقات الحافة. تتقدم ميسترال بالشكر لـvLLM وRed Hat وNVIDIA على دعمهم وتعاونهم.

ميسترال 3: أداء ذكاء اصطناعي متقدم للنشر المحلي وعلى الحافة

تم تصميم سلسلة ميسترال 3 للنشر على الحافة وفي البيئات المحلية، وتتوفر بثلاثة أحجام — 3B و8B و14B معلمة. كل حجم متاح بإصدارات أساسية وتعليمية واستدلالية، جميعها تدعم فهم الصور وتم إصدارها بموجب رخصة أباتشي 2.0. وبفضل القدرات المتعددة الوسائط والمتعددة اللغات الأصلية، توفر عائلة ميسترال 3 حلولاً متعددة الاستخدامات للمؤسسات والمطورين على حد سواء.

تقدم السلسلة نسبة أداء إلى تكلفة استثنائية بين النماذج مفتوحة المصدر، حيث تضاهي الإصدارات التعليمية أو تتفوق على النماذج المماثلة مع توليد عدد أقل بكثير من الرموز. وفي الحالات التي تكون فيها الدقة ذات أهمية قصوى، يمكن للإصدارات الاستدلالية أداء حسابات موسعة لتحقيق دقة رائدة ضمن فئتها، مثل 85% على AIME ’25 مع نموذج 14B.

ميسترال 3 متوفر حاليًا عبر Mistral AI Studio وAmazon Bedrock وAzure Foundry وHugging Face (Large 3 & Ministral) وModal وIBM WatsonX وOpenRouter وFireworks وUnsloth AI وTogether AI، مع توفره قريبًا على NVIDIA NIM وAWS SageMaker.

تظل ميسترال مساهمًا رائدًا في نظام نماذج الذكاء الاصطناعي في أوروبا ومبادرات المصدر المفتوح، رغم أن أحدث نموذج رئيسي لها لا يزال متأخرًا عن أفضل المنافسين في الصناعة من حيث الأداء والسرعة والتكلفة. وقد توفر الإصدارات الأصغر من ميسترال بدائل أكثر عملية، مع خيارات مرنة لحالات الاستخدام المختلفة والنشر عبر أجهزة متنوعة.