自述文件
Mistral Small 3 在 70B 以下的“小型”大型语言模型类别中树立了新的标杆,拥有 24B 个参数,并实现了可与更大模型相媲美的最先进功能。
Mistral Small 可以在本地部署,并且异常“知识密集”,量化后可以装入单个 RTX 4090 或 32GB RAM MacBook 中。 非常适合
- 快速响应的会话代理。
- 低延迟函数调用。
- 通过微调获得的主题专家。
- 为处理敏感数据的业余爱好者和组织进行本地推理。
主要特征
- 多语言:支持数十种语言,包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文、日语、韩语、葡萄牙语、荷兰语和波兰语。
- 以代理为中心:提供一流的代理功能,具有本机函数调用和 JSON 输出。
- 高级推理:最先进的对话和推理能力。
- Apache 2.0 许可证:开放许可证允许将使用和修改用于商业和非商业目的。
- 上下文窗口:32k 上下文窗口。
- 系统提示:保持对系统提示的强大遵守和支持。
- 分词器:使用带有 131k 词汇量的 Tekken 分词器。
人工评估
我们与外部第三方供应商对超过 1k 个专有编码和通用提示集进行了并排评估。 评估人员的任务是从 Mistral Small 3 与另一个模型生成的匿名生成结果中选择他们首选的模型响应。 我们知道,在某些情况下,人工判断基准与公开基准差异很大,但我们已格外小心地验证了公平的评估。 我们相信以上基准是有效的。
指令性能
我们的指令调整模型在代码、数学、一般知识和指令跟踪基准测试中,与比其大三倍的开放权重模型以及专有的 GPT4o-mini 模型竞争激烈。
所有基准的性能准确性均通过相同的内部评估管道获得 - 因此,数字可能与先前报告的性能略有不同(Qwen2.5-32B-Instruct,Llama-3.3-70B-Instruct,Gemma-2-27B-IT)。 基于判断的评估(例如 Wildbench、Arena hard 和 MTBench)基于 gpt-4o-2024-05-13。
客户正在评估多个行业的 Mistral Small 3,包括
- 金融服务客户的欺诈检测
- 医疗保健提供商的客户分诊
- 机器人、汽车和制造公司用于设备上的命令和控制
- 跨客户的横向用例包括虚拟客户服务以及情绪和反馈分析。