ميسترال تكشف عن ميسترال 3: نماذج مفتوحة المصدر من الجيل التالي للمؤسسات والذكاء الاصطناعي على الحافة

بدء تشغيل الذكاء الاصطناعي الميسترال ريح شمالية كشفت شركة ميسترال عن الجيل الأحدث من طرازاتها، ميسترال 3، الذي يضم ثلاثة طرازات مدمجة وعالية الأداء وكثيفة بمعايير 14 مليار و8 مليارات و3 مليارات، إلى جانب ميسترال لارج 3، طرازها الأكثر تطورًا حتى الآن - وهو نظام يعتمد على مزيج من الخبراء مدرب على 41 مليار معلمة نشطة و675 مليار معلمة إجمالية. جميع الطرازات متاحة بموجب ترخيص أباتشي 2.0، مما يوفر للمطورين وصولاً مفتوح المصدر بتنسيقات مضغوطة متعددة لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة.

صُممت نماذج Ministral لتحقيق كفاءة عالية في الأداء والتكلفة، بينما يحتل Mistral Large 3 مكانةً بين النماذج مفتوحة المصدر الرائدة المُعدّلة تعليميًا. يُعدّ Mistral Large 3، المُدرّب من الصفر على 3,000 وحدة معالجة رسومية NVIDIA H200، أول إصدار للشركة يعتمد على مزيج من الخبراء منذ سلسلة Mixtral، ويُمثّل تقدمًا ملحوظًا في مجال التدريب المسبق. بعد التدريب اللاحق، يُضاهي أفضل النماذج مفتوحة الوزن المُعدّلة تعليميًا في التوجيهات العامة، ويُظهر فهمًا متقدمًا للصور، بالإضافة إلى قدرات فائقة في المحادثة متعددة اللغات.

ظهرت Mistral Large 3 لأول مرة في المركز الثاني ضمن فئة نماذج OSS غير المنطقية، والسادس إجمالاً على قائمة LMArena. يتم إصدار كلٍّ من الإصدارين الأساسي والمُعدّل للتعليمات باستخدام Apache 2.0، مما يوفر منصة قوية لتخصيص المؤسسات والمطورين، ومن المقرر إصدار إصدار منطقي في المستقبل.

تتعاون Mistral مع NVIDIA وvLLM وRed Hat لتحسين إمكانية الوصول والأداء في Mistral 3

أصبح نظام Mistral Large 3 متاحًا بسهولة لمجتمع المصادر المفتوحة بفضل التعاون مع vLLM وRed Hat. تتيح نقطة تفتيش بتنسيق NVFP4، مُحسّنة باستخدام llm-compressor، تنفيذًا فعالًا على أنظمة Blackwell NVL72 أو عقدة واحدة 8×A100 أو 8×H100 باستخدام vLLM.

يعتمد تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مفتوحة المصدر على تحسين شامل للأجهزة والبرمجيات، بالتعاون مع NVIDIA. تم تدريب جميع نماذج Mistral 3، بما في ذلك Large 3 وMinistral 3، على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Hopper، باستخدام ذاكرة HBM3e عالية النطاق الترددي لأحمال العمل واسعة النطاق. يدمج نهج NVIDIA في التصميم المشترك الأجهزة والبرمجيات والنماذج لتمكين الاستدلال الفعال باستخدام TensorRT-LLM وSGLang في جميع أنحاء عائلة Mistral 3، مما يدعم التنفيذ منخفض الدقة.

بالنسبة لبنية Large 3، التي تعتمد على مزيج من الخبراء، نفّذت NVIDIA نوى Blackwell attention وMoE، وأضافت خدمة مُفككة/مُعبأة مُسبقًا، وتعاونت في فك التشفير التخميني، مما مكّن المطورين من التعامل مع أحمال عمل عالية الإنتاجية طويلة السياق على أنظمة GB200 NVL72 وما بعدها. كما تم تحسين نماذج Ministral للنشر على DGX Spark، وأجهزة الكمبيوتر الشخصية والمحمولة RTX، وأجهزة Jetson، مما يوفر تجربة متسقة وعالية الأداء من مراكز البيانات إلى تطبيقات الحافة. ​​تتقدم Mistral بالشكر إلى vLLM وRed Hat وNVIDIA على دعمهم وتعاونهم.

Ministral 3: أداء الذكاء الاصطناعي المتقدم لعمليات النشر المحلية والحافة

صُممت سلسلة Ministral 3 للاستخدامات المحلية والطرفية، وهي متوفرة بثلاثة أحجام: 3B، و8B، و14B. يتوفر كل حجم بإصدارات أساسية، وتعليمية، واستدلالية، وجميعها مزودة بفهم الصور، ومُصدرة بموجب ترخيص Apache 2.0. بفضل إمكانياتها الأصلية متعددة الوسائط واللغات، توفر سلسلة Ministral 3 حلولاً متعددة الاستخدامات لتطبيقات المؤسسات والمطورين على حد سواء.

تُقدّم السلسلة نسبة تكلفة إلى أداء استثنائية مقارنةً بالنماذج مفتوحة المصدر، حيث تُطابق متغيرات التعليمات النماذج المماثلة أو تتفوق عليها، مع توليد عدد أقل بكثير من الرموز. في الحالات التي تُعدّ فيها الدقة أمرًا بالغ الأهمية، يُمكن لمتغيرات الاستدلال إجراء عمليات حسابية مُوسّعة لتحقيق دقة رائدة ضمن فئتها، مثل 85% في AIME '25 باستخدام نموذج 14B.

يمكن الوصول إلى Mistral 3 حاليًا من خلال Mistral AI Studio وAmazon Bedrock وAzure Foundry وHugging Face (Large 3 & Ministral) وModal وIBM WatsonX وOpenRouter وFireworks وUnsloth AI وTogether AI، مع التوفر على NVIDIA NIM وAWS SageMaker قريبًا.

الميسترال ريح شمالية لا تزال شركة Ministral مساهمًا رئيسيًا في منظومة نماذج الذكاء الاصطناعي الأوروبية ومبادرات المصادر المفتوحة، على الرغم من أن أحدث طرازاتها الرائدة لا يزال متأخرًا عن منافسيها الرئيسيين في هذا المجال من حيث الأداء والسرعة والتكلفة. قد توفر إصدارات Ministral الأصغر حجمًا بديلاً عمليًا أكثر، حيث توفر خيارات مرنة لحالات استخدام متنوعة ونشرًا عبر أجهزة مختلفة.