Mistral Small 3.1 - Dernier LLM compact alliant performance et polyvalence
En mars 2025, Mistral a présenté son nouveau LLM open-source (Modèle de Langue Local) Mistral Small 3.1. Ce modèle, malgré son nom de 'compact', est reconnu comme un modèle compact de catégorie poids lourd avec un souci de performance et de polyvalence. Dans cet article, nous allons explorer la structure de Mistral Small 3.1, ses usages, et le comparer avec d’autres modèles concurrentiels.
🔍 Aperçu général
| Élément | Détails |
|---|---|
| Nom du modèle | Mistral Small 3.1 |
| Nombre de paramètres | Environ 24 milliards (24B) |
| Licence | Apache 2.0 (utilisation commerciale autorisée) |
| Date de sortie | Mars 2025 |
| Plateformes prises en charge | Hugging Face, Ollama, Vertex AI, AWS, Google Cloud, etc. |
| Format d'entrée | Texte et image (prise en charge multimodale) |
| Longueur maximale du contexte | 128 000 tokens |
Mistral Small 3.1 est qualifié de "léger", mais il exige en réalité des capacités de calcul qui le classifient comme un IA polyvalente haute performance.
⚙️ Caractéristiques et forces techniques
1. Open-source & Liberté d'utilisation commerciale
- Grâce à la licence Apache 2.0, les entreprises et développeurs peuvent l'intégrer librement dans des services commerciaux.
- Facilement exploitable sur des plateformes comme Hugging Face et Ollama.
2. Prise en charge des entrées multimodales
- Pouvant traiter non seulement du texte mais aussi des entrées d'images, il est applicable pour des chatbots, outils d'analyse, bots de support client, etc.
3. Fenêtre de contexte maximale de 128K
- Gère efficacement les longs documents ou l'historique des conversations, convenant bien pour des analyses complexes, la génération de longues descriptions et le maintien du contexte en programmation.
4. Exigences relativement basses en matière d'environnement d'exécution
- Peut être exécuté sur un RTX 4090 ou une machine Mac M2/M3 avec 32 Go de RAM.
- Bien sûr, ce n'est pas un modèle absolument léger, et le RTX 4090 est un équipement très coûteux.
5. Déploiement local et cloud possible
- Grâce au support des exécutions locales pour les développeurs individuels et des déploiements cloud pour les entreprises.
- Connecté avec des écosystèmes cloud tels que Google Vertex AI, AWS Bedrock, Azure AI Foundry, etc.
6. Avantages dans les domaines STEM et du code
- Montre une grande précision et exactitude dans le traitement des mathématiques, des sciences et des langages de programmation.
📊 Performance et comparaison des benchmarks
Mistral Small 3.1 rivalise sur divers benchmarks avec Gemma 2B, GPT-4o Mini, Claude 3 Sonnet, Command R, et affiche des performances parmi les meilleures de sa catégorie de modèles compacts.
Scores des benchmarks clés (indicateurs de comparaison : MMLU / GSM8K / HumanEval, etc.)
| Modèle | MMLU (%) | GSM8K (%) | HumanEval (%) | Niveau de performance moyen |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o Mini | Environ 81 | 88 | 74 | Élevé |
| Claude 3 Sonnet | Environ 84 | 90 | 77 | Très Élevé |
| Mistral Small 3.1 | Environ 79 | 86 | 72 | Élevé |
| Phi-3 Mini | Environ 73 | 80 | 65 | Suppérisé moyen |
| Gemma 2B | Environ 68 | 75 | 58 | Moyen inférieur |
⚠️ Les chiffres sont basés sur des benchmarks publics et peuvent varier selon l'environnement d'inférence.
Mistral Small 3.1 montre des forces particulières dans le domaine STEM (mathématiques, codage, sciences, etc.), avec un bon soutien de longueur de token, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant le maintien du contexte.
Résumé et conclusion
Mistral Small 3.1 est : - Un modèle haute performance pouvant être exécuté sur des GPU de milieu de gamme - Qui traite des multimodaux texte + image - Supporte un contexte long de 128K - Un LLM polyvalent utilisable librement en open-source.
Si vous recherchez un modèle d'IA compact applicable dans le domaine professionnel, Mistral Small 3.1 est un choix extrêmement puissant.
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