Mistral Small 3：AI 应用新宠，延迟更低性能更高
「AI性能巅峰，Mistral Small 3引领智能应用新风潮！」
2月1日消息，科技媒体marktechpost于昨日（1月31日）发表了一篇文章，介绍了MistralAI推出的小型模型Small3（全称Mistral-Small-24B-Instruct-2501），该模型拥有240亿个参数。它具备先进的推理能力、多语言支持以及简便的应用集成，在多项基准测试中表现优异。
该模型根据Apache2.0许可证发布，允许开发者自由地进行修改、部署，并将其整合到各种应用中。与Meta的Llama3.370B和阿里巴巴的Qwen32B等更大规模的模型相比，它在相同的硬件条件下提供了超过三倍的性能。这种高效的性能不仅体现了技术的进步，也展示了开源模型在实际应用中的巨大潜力。它为开发者提供了一个强大的工具，使他们能够在不增加太多成本的情况下，实现更复杂的功能和更高的效率。这无疑会加速人工智能技术在各行各业的应用和发展。
Small3模型为本地部署进行了高效的优化处理，在RTX4090显卡或拥有32GB内存的笔记本上，借助量化技术同样能够实现顺畅运行。
经过微调的模型在多样化指令型任务上表现出色，具备了高级推理和多语言能力，并且能够无缝地应用于各种场景。其32k的上下文窗口使其能够轻松应对长篇输入，同时保持高效响应。我认为这种技术的进步不仅极大地提升了人工智能的应用范围，还为未来的智能系统设定了新的标准。它表明，在处理复杂和多样的任务时，人工智能系统的性能已经达到了一个新的高度，这无疑会推动更多创新应用的出现。
该模型还具备输出JSON格式数据和调用原生函数的功能，因此非常适用于构建对话系统及执行特定任务。
Mistral-Small模型在多项基准测试中表现优异，在某些特定任务中甚至能够与Llama3.3-70B和GPT-4o-mini等更大规模的模型相匹敌或超越。
它在推理、在多种语言处理及代码基准测试中均表现出色，例如在HumanEval上的准确率为84.8%，在数学任务上的准确率为70.6%，并且在MMLU基准测试中的准确率超过了81%。此外，它还能以每秒处理多达150个token的速度运行。以下是相关的性能图表：（此处应附上性能相关图片）
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：在工作流程或机器人技术中实现的功能执行。
在医疗诊断领域，我们看到人工智能技术正逐渐被应用于辅助医生进行更准确的疾病检测。例如，某些深度学习算法在识别癌症早期迹象方面已经展现出了惊人的准确性，这不仅提高了诊断效率，还可能挽救更多生命。不过，与此同时，我们也需要关注这些技术的应用所带来的伦理问题，比如患者隐私保护和算法偏见等。确保技术进步的同时兼顾伦理考量，才能真正实现科技向善的目标。 发表的看法观点：尽管人工智能在提高医疗诊断准确性和效率方面展现了巨大潜力，但我们仍需谨慎对待其应用，特别是在保护患者隐私和避免算法歧视方面。只有当技术创新与伦理规范同步发展时，我们才能充分利用这些工具为人类社会带来积极影响。
本地推理：为处理敏感数据的组织提供安全部署。