Frontier AI. In Your Hands.

Mistral Small 3.1 - das neueste kleine LLM mit Leistung und Vielseitigkeit

Im März 2025 stellte Mistral das neue Open-Source-LLM (Local Language Model) Mistral Small 3.1 vor. Trotz des Namens 'klein' gilt dieses Modell als schwergewichtiges kleines Modell, das sowohl Leistung als auch Vielseitigkeit berücksichtigt. In diesem Artikel werden wir die Struktur, Anwendbarkeit und den Vergleich mit Konkurrenzmodellen von Mistral Small 3.1 behandeln.

🔍 Grundlegende Übersicht

Artikel Inhalt
Modellname Mistral Small 3.1
Anzahl der Parameter Etwa 24 Milliarden (24B)
Lizenz Apache 2.0 (kommerzielle Nutzung erlaubt)
Veröffentlichungsdatum März 2025
Unterstützte Plattformen Hugging Face, Ollama, Vertex AI, AWS, Google Cloud usw.
Eingabeformat Text und Bilder (multimodale Unterstützung)
Maximale Kontextlänge 128.000 Tokens

Mistral Small 3.1 wird zwar als "leicht" bezeichnet, erfordert jedoch tatsächlich eine Rechenleistung, die es als leistungsstarke vielseitige KI klassifiziert.

⚙️ Merkmale und technische Stärken

1. Open-Source & Freie kommerzielle Nutzung

  • Durch die Apache 2.0 Lizenz können Unternehmen und Entwickler das Modell frei in kommerzielle Dienstleistungen integrieren.
  • Einfach zu nutzen über Plattformen wie Hugging Face und Ollama.

2. Unterstützung multimodaler Eingaben

  • Nicht nur Text, sondern es kann auch Bildeingaben verarbeiten, was es für Chatbots, Analysetools und Kundenservice-Bots anwendbar macht.

3. Maximale Kontextfenster von 128K

  • Verarbeitet lange Dokumente oder Gesprächshistorien gut und ist vorteilhaft für komplexe Analysen, lange Erklärungen und das Halten des Programmierkontexts.

4. Relativ niedrige Anforderungen an die Ausführungsumgebung

  • Kann auf einer einzelnen RTX 4090 oder einem Mac M2/M3-System mit 32 GB RAM ausgeführt werden.
  • Natürlich ist es kein absolut leichtes Modell, da die RTX 4090 eine sehr teure Hardware ist.

5. Sowohl lokale als auch Cloud-Deployment möglich

  • Unterstützt die lokale Ausführung durch einzelne Entwickler sowie die Cloud-Bereitstellung für Unternehmen.
  • Integration in Cloud-Ökosysteme wie Google Vertex AI, AWS Bedrock, Azure AI Foundry usw.

6. Stärken im STEM- und Programmierbereich

  • Zeigt hohe Präzision und Genauigkeit in der Verarbeitung von Mathematik, Wissenschaft und Programmiersprachen.

📊 Leistung und Benchmark-Vergleich

Mistral Small 3.1 konkurriert in verschiedenen Benchmarks mit Gemma 2B, GPT-4o Mini, Claude 3 Sonnet und Command R. Insbesondere in der Kategorie kleiner Modelle erzielt es Spitzenleistungen.

Wichtige Benchmark-Punkte (Vergleichsmaßstäbe: MMLU / GSM8K / HumanEval usw.)

Modell MMLU (%) GSM8K (%) HumanEval (%) Durchschnittliches Leistungsniveau
GPT-4o Mini ca. 81 88 74 Hoch
Claude 3 Sonnet ca. 84 90 77 Sehr hoch
Mistral Small 3.1 ca. 79 86 72 Hoch
Phi-3 Mini ca. 73 80 65 Überdurchschnittlich
Gemma 2B ca. 68 75 58 Unterdurchschnittlich

⚠️ Die Zahlen basieren auf öffentlich zugänglichen Benchmarks und können je nach Inferenzeinstellung variieren.

Mistral Small 3.1 zeigt insbesondere im STEM-Bereich (Mathematik, Programmierung, Wissenschaft usw.) Stärken und eignet sich gut für Anwendungen, die eine hohe Token-Längenunterstützung und kontextuelle Beibehaltung benötigen.

Abschluss und Zusammenfassung

Mistral Small 3.1 ist: - ein leistungsstarkes Modell, das auch auf mittleren GPUs ausgeführt werden kann und - in der Lage, Text + Bilder multimodal zu verarbeiten und - unterstützt 127K lange Kontexte sowie - ein universelles LLM, das als Open-Source frei genutzt werden kann.

Wenn Sie nach einem kleinen KI-Modell suchen, das in der Praxis anwendbar ist, ist Mistral Small 3.1 eine äußerst starke Wahl.