Mistral Small 3 |如何訪問，功能，性能等

> Mistral AI的最新小語言模型（SLM），Mistral Small 3，提供了令人印象深刻的性能和效率。 這個240億個參數模型具有跨不同AI任務的快速響應時間和可靠的功能。 讓我們探索其功能，應用程序，可訪問性和基準比較。

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介紹小型3，這是我們最有效，最通用的模型！預訓練和指導版本，Apache 2.0，24B，81％MMLU，150 TOK/s。沒有合成數據，使其非常適合推理任務。 快樂的建築！

Mistral AI Tweet

目錄的

表

• 什麼是Mistral Small 3？
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• 鍵功能
• >性能基準
• 訪問Mistral Small 3
• 實踐測試
  • 編碼
  • 數學推理
  • 情感分析
• >應用
• 現實世界用例
• 常見問題

什麼是mistral小3？

Mistral Small 3優先考慮低潛伏期而不犧牲表現。 它的24b參數可競爭較大的模型，例如Llama 3.3 70B指令和QWEN2.5 32B指示，提供了可比的功能，並顯著降低了計算需求。 作為基本模型發布的開發人員可以使用加強學習或微調進一步訓練它。 它的32,000句上下文窗口和每秒處理速度150個代幣的速度使其非常適合應用速度和準確性的應用。

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鍵特徵

多語言支持（英語，法語，德語，西班牙，意大利語，中文，日語，韓語，葡萄牙語，荷蘭語，波蘭）
• >具有函數呼叫和JSON輸出的以代理為中心的功能
• >高級推理和對話技能
• Apache 2.0靈活的商業和非商業用途的許可
• 強大的系統提示支持
帶有131k詞彙的Tekken Tokenizer
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性能基準

在各種基準測試中，Mistral Small 3脫穎而出，在保持較高速度的同時，在特定區域的表現通常優於較大的模型。 與GPT-4O-MINI，LLAMA 3.3 70B指令，QWEN2.5 32B指示和Gemma 2 27B的比較。 >另請參見：PHI 4 vs GPT 4O-MINI比較

1。大規模的多任務語言理解（MMLU）：

2。通用問題回答（GPQA）主：它在回答各種問題，展示強大的推理能力方面優於競爭對手。 >

3。 Humaneval：其編碼能力與Llama-3.3-70B-Instruct. >

4。數學指示：

Mistral Small 3顯示了數學問題解決方案的有希望的結果。

> Mistral Small 3的速度優勢（比Llama 3.3 70B在類似硬件上的指示快三倍以上）強調了其效率。

>另請參見：qwen2.5-vl視覺模型概述

> 在 Mistral Small 3在Apache 2.0許可下可通過Mistral AI的網站，擁抱Face，Ollama，Kaggle，AI和Fireworks AI提供。 下面的kaggle示例說明了其集成：

> AI提供了與OpenAi兼容的API，Mistral AI通過LA PlateForme提供部署選項。 未來的可用性是在NVIDIA NIM，Amazon Sagemaker，Groq，Databricks和Snowflake上計劃的。

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（將隨後進行動手測試，應用程序，現實世界用例和常見問題解答部分，反映原始文本的結構和內容，但進行了較小的措辭調整以改善流程和簡潔性。圖像將保持其原始位置。）

以上是Mistral Small 3 |如何訪問，功能，性能等的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！