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Mistral发布新一代开源AI模型：Large 3与Ministral 3系列全面解析

近日，被誉为「欧洲版DeepSeek」的Mistral公司同时宣布了两项重要更新：

一款MoE大型模型：Mistral Large 3

一系列小型模型：Ministral 3（14B/8B/3B）

所有模型均开源、支持多模态、并具备实际部署能力。

Mistral发布新一代开源AI模型：Large 3与Ministral 3系列全面解析 Mistral Large 3 Ministral 开源AI模型 多模态AI 第1张

Mistral Large 3

此次推出的Mistral Large 3，在规格上堪称「开源领域的准天花板」：

采用41B激活参数/675B总参数的MoE架构、原生图像理解能力、256k上下文长度，其在非英语语种上的多语言表现尤为突出，LMArena排名跃升至开源模型第6位。

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Mistral Large 3的ELO得分在开源大模型中位列第一梯队，与Kimi K2持平，仅略低于DeepSeek v3.2。

其基础模型表现同样强劲，在多项核心任务上与DeepSeek、Kimi等更大规模模型正面竞争。

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Mistral Large 3（Base）在MMLU、GPOA、SimpleQA、AMC、LiveCodeBench等多项基准测试中与DeepSeek 37B、Kimi K2 127B处于同一水平，属于开源系顶级基础模型。

在预训练能力方面，它与Qwen、Gemma的基础模型在关键评测上展开直接较量：

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Mistral Large 3在多个核心基准上与DeepSeek、Qwen展开正面比较。

但官方并未过度强调数值，反而着重声明：

我们采用Apache 2.0协议开源，控制权完全交予用户；您可以任意修改、部署。

为实现这一目标，他们与NVIDIA合作完成了一项简单但关键的工作：

为确保Large 3运行更稳定，Mistral联合NVIDIA重构了底层推理链路：

采用NVIDIA的FP4精度，并重写了Blackwell的注意力与MoE内核，使Large 3在Blackwell NVL72上实现高效、稳定且经济地运行。

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Ministral 3系列

真正让Mistral引以为傲的是Ministral 3系列。

这些模型体积小巧，但性能强大。

提供3B、8B、14B三种尺寸，均包含基础版、指令调优版和推理版，全部支持图像理解，在官方基准测试中表现优异。

这意味着：您的笔记本、台式机、无人机、机器人、汽车、边缘摄像头均可运行，甚至可在离线环境下部署。

更关键的是，模型不仅「小」，而且「更智能」。

Ministral 3的指令调优版在综合智能指数上得分分别为31（14B）/ 28（8B）/ 22（3B）──全部超越上一代Mistral Small 3.2，参数量甚至减少40%。

这表明新一代小模型不仅成本更低、可部署于更多设备，其核心能力也从底层大幅提升。

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Large 3相比上一代Large 2提升11分，达到38分。

但即便如此，它仍未进入GPT-5、Gemini 3、Claude Opus等顶级专有模型所在的第一梯队。

在Artificial Analysis的综合榜单中，前列仍被GPT-5、Gemini 3、Opus系列占据；

DeepSeek和Qwen持续逼近第一梯队，Mistral Large 3则恰好位于两者之间。

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这是一次显著的进步，但其定位从来不是「跑分冠军」。

但这不影响其工程价值。Large 3采用稀疏MoE架构，本身对算力要求较高。

因此，Mistral此次与NVIDIA深度集成，将Blackwell系列最新的注意力机制、MoE加速内核全面接入。

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尤为值得一提的是，他们将「预填充/解码分离」和「投机解码」集成至底层，使长文本、高并发等企业级场景运行更稳定、更快速。

更重要的是，Ministral 3系列不仅体积小，还经过官方优化，可直接运行于多种真实设备：DGX Spark、RTX PC、普通笔记本，甚至Jetson等嵌入式板卡。

从数据中心到机器人，从工厂到无人机，只要拥有GPU，即可运行Mistral的小模型。

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Mistral Large 3（Instruct）在真实任务评估中对比 DeepSeek V3.1 / Kimi K2的胜率表现。

再看推理版，AIME’25（数学推理）在14B规模下达到85%。

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Ministral 14B的基础模型实力远超同量级竞争对手，在数学、知识问答、多语言任务中几乎全面领先Gemma 13B和Qwen 1.8B。

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Ministral 14B（Reasoning）在AIME’25、LiveCodeBench、GPOA Diamond、HMMT等推理任务上全面领先Qwen 14B「Thinking」，数学和代码推理能力近乎同量级天花板。

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Ministral 14B（Instruction）在WildBench、Arena Hard、数学推理和多模态任务上全面领先Gemma 13B与Qwen 1.8B，指令调优后的综合能力几乎碾压同量级模型。

这在小模型推理领域，近乎突破天花板的表现。

Mistral首席科学家Guillaume Lample明确指出：

超过90%的企业任务，使用微调后的小模型即可满足需求。

这无疑是对OpenAI的直接挑战。

OpenAI的最强模型需要昂贵显卡，每个token都在消耗成本；Google、Anthropic的Agentic模型配置要求更高。

但企业真正需要的是：可用、可控、经济、可靠。

Ministral 3正是针对这一痛点设计。

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Lample在一次采访中提及一个有趣现象：

许多公司使用最强闭源模型构建原型，上线时却发现成本过高、延迟太大，最终只能转向我们。

闭源头部模型存在固有缺陷：出现问题企业无法修复，企业数据必须上传云端，成本高昂......

Mistral直击要害：模型不够好？我们亲自协助您构建数据、调优模型。

他们直接派遣工程师入驻客户公司，将模型转变为按需定制的「企业专属AI」。

使用一个14B模型，替代他人70B、400B的大模型，在企业场景中完全可行。

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在真实人工评估中，Mistral Large 3在通用任务和多语言任务中对DeepSeek V3.1、Kimi K2取得53%–60%的胜率。

Mistral的野心

将视线从模型本身移开，便会发现Mistral不仅仅销售模型。

它正悄然将自己转变为平台型存在，其架构已清晰到不容忽视。

Mistral Agents API，不仅能运行模型，还可直接在API内部集成Code Interpreter、执行代码、连接工具、保持长期记忆、进行结构化推理。

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Magistral，专为「复杂推理、透明推理、多语言推理」训练的模型系列。

还有突然爆火的AI Studio。官方称其能「部署在任何地方」。

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由此可见，Mistral正走一条独特的AI路线。

它不像美国的「云端神谕」模式，更贴近欧洲的「软件制造业」哲学：

将能力转化为标准组件，供所有人随时取用。

Mistral 3的发布，使全球AI版图出现新的裂痕。

一边是不断扩张的「云端巨兽」，另一边是开始渗透至笔记本、无人机、工厂、公共机构的「小而强AI」。

AI的未来究竟属于少数巨头，还是属于每个人的设备、每个国家的生态？

这场争夺从今日才正式拉开序幕。

参考资料：

https://mistral.ai/news/mistral-3

https://venturebeat.com/ai/mistral-launches-mistral-3-a-family-of-open-models-designed-to-run-on

https://x.com/MistralAI/status/1995872768601325836 https://x.com/ArtificialAnlys/status/1995946145236001168

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