Robocikowo>ROBOCIKOWO
Mistral Small 3

Mistral Small 3

Mistral Small 3 (mistral-small-2501, 24B) · Rodzina: Mistral
Zoptymalizowany pod kątem opóźnień model Mistral AI (24B, Apache 2.0): ~150 tok/s, 81% MMLU, dorównuje Llama 3.3 70B przy 3× szybszym działaniu; działa lokalnie.
✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open sourceLLMModel używający narzędzi📁 Mistral
Parametry
24B
parametrów
Data premiery
30 stycznia 2025
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud📱 Na urządzeniu

Przegląd

Mistral Small 3 to zoptymalizowany pod kątem niskich opóźnień model językowy Mistral AI o 24 miliardach parametrów, udostępniony 30 stycznia 2025 r. na licencji Apache 2.0 (zarówno wersja bazowa, jak i instruowana). Został zaprojektowany do szybkich odpowiedzi konwersacyjnych i niskoopóźnieniowego wywoływania funkcji w automatyzacji zadań.

Model osiąga 81% na benchmarku MMLU i generuje ok. 150 tokenów na sekundę. Według Mistral AI dorównuje jakością znacznie większemu Llama 3.3 70B, będąc przy tym ponad 3× szybszym na tym samym sprzęcie, i jest konkurencyjny względem GPT-4o mini oraz Qwen 32B.

Dzięki kompaktowemu rozmiarowi Mistral Small 3 może działać lokalnie — np. na pojedynczej karcie NVIDIA RTX 4090 lub na MacBooku z 32 GB pamięci — co czyni go dobrym wyborem do wdrożeń lokalnych, dostrajania dziedzinowego i zastosowań wymagających prywatności.

Model jest dostępny z otwartymi wagami (wersje base i instruct) na Hugging Face, przez API Mistral (la Plateforme; mistral-small-latest / mistral-small-2501) oraz u partnerów: Ollama, Kaggle, Together AI, Fireworks AI i IBM watsonx (z zapowiedzianą obsługą m.in. NVIDIA NIM, Amazon SageMaker, Groq, Databricks i Snowflake).

Klasyfikacja
LLMModel używający narzędzi
Rodzina: Mistral
Dostęp i wdrożenie
PobieranieAPIHostowane
LokalnieChmuraNa urządzeniu
Wagi: Open source
Kluczowe parametry
🧩 Parametry: 24B
Narzędzia · ✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Parametry
24B
parametrów
Licencja
Apache 2.0
Wymagania sprzętowe
Model z otwartymi wagami (Apache 2.0) na Hugging Face. Dzięki kompaktowemu rozmiarowi (24 mld parametrów, po kwantyzacji) działa lokalnie — np. na pojedynczej NVIDIA RTX 4090 lub MacBooku z 32 GB RAM. Dostępny też przez API Mistral (la Plateforme) i partnerów chmurowych.
Funkcje:Używanie narzędziFine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Przestrzeganie instrukcji
Precyzyjne wypełnianie wskazówek zawartych w prompcie: format odpowiedzi, długość, styl, ograniczenia (np. 'odpowiedz w sześciu słowach'). GPT-5.1 znacząco poprawił tę zdolność względem GPT-5.
Kategoria: language
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language

Wyniki benchmarków

1 benchmark
MMLU
accuracy · wersja instruowana
81.0%
📄 Mistral AI — Mistral Small 3 (mistral.ai/news/mistral-small-3)

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)
Techniki trenowania (Training Techniques)