科技媒体 marktechpost 昨日（1 月 31 日）发布博文，报道称 Mistral AI 发布了 Small 3（全称为 Mistral-Small-24B-Instruct-2501）模型，共有 240 亿参数，实现了先进的推理能力、多语言支持和便捷的应用集成，并在多个基准测试中取得了令人瞩目的成绩。
该模型基于 Apache 2.0 许可证发布，允许开发者自由修改、部署和集成到各种应用程序中，对标 Meta 的 Llama 3.3 70B 和阿里巴巴的 Qwen 32B 等更大模型，官方声称在相同硬件上，提供超过三倍的性能。
Small 3 模型针对本地部署进行高效优化，在 RTX 4090 GPU 或配备 32GB RAM 的笔记本电脑上也能通过量化技术流畅运行。
模型在多样化的指令型任务上进行了微调，实现了高级推理、多语言能力和无缝应用集成，凭借 32k 的上下文窗口，它擅长处理长篇输入，同时保持高响应速度。
该模型还包含 JSON 格式输出和原生函数调用等功能，使其非常适合对话和特定任务的实现。
Mistral-Small 模型在多个基准测试中表现出色，在特定任务中甚至可以媲美或超越 Llama 3.3-70B 和 GPT-4o-mini 等更大规模的模型。
它在推理、多语言处理和代码基准测试中都达到了很高的准确率，例如在 HumanEval 上达到 84.8%，在数学任务上达到 70.6%，在 MMLU 基准测试中准确率超过 81%，每秒可处理高达 150 个 token。AI在线附上性能相关图片如下：
Mistral Small 3 针对以下应用进行了优化：
对话式 AI：需要快速响应时间的虚拟助手。
低延迟自动化：工作流程或机器人技术中的功能执行。
特定领域专业知识：针对医疗诊断或法律咨询等专业领域进行微调。
本地推理：为处理敏感数据的组织提供安全部署。
