Mistral 发布 Mistral 3 系列：Mistral Large 3 与 Ministral 3 全线开源
Research Introducing Mistral 3 December 2, 2025 By Mistral
Mistral 发布 Mistral 3 模型系列，包含 41B 激活、675B 总参数的稀疏 MoE 模型 Mistral Large 3，以及 3B、8B、14B 三种规模的 Ministral 3 小模型，全部以 Apache 2.0 许可开源。
原文来自 Mistral 官方发布，给出了模型规格、开源许可、性能定位和部署路径，读者可据此评估不同规模的选用方案。
今天，我们宣布推出 Mistral 3，这是下一代 Mistral 模型。Mistral 3 包含三个最先进的小型密集模型（14B、8B 和 3B）以及 Mistral Large 3——我们迄今为止最强大的模型——一个稀疏专家混合模型，训练时激活参数为 41B，总参数为 675B。所有模型均在 Apache 2.0 许可下发布。以多种压缩格式开源我们的模型，赋能开发者社区，通过分布式智能将 AI 交到人们手中。
Ministral 模型代表了其类别中最佳的性价比。同时，Mistral Large 3 跻身前沿指令微调开源模型之列。
Mistral Large 3：最先进的开源模型
Mistral Large 3 是世界上最好的宽松开源权重模型之一，在 3000 块 NVIDIA H200 GPU 上从头训练。Mistral Large 3 是 Mistral 自开创性的 Mixtral 系列以来首个专家混合模型，代表了 Mistral 在预训练方面的重大进步。经过后训练，该模型在通用提示上达到了与市场上最佳指令微调开源权重模型相当的水平，同时还展示了图像理解能力以及在多语言对话（即非英语/中文）中的一流表现。
Mistral Large 3 在 LMArena 排行榜的 OSS 非推理模型类别中首次亮相即排名第 2（在 OSS 模型中总体排名第 6）。
我们在 Apache 2.0 许可下发布了 Mistral Large 3 的基础版和指令微调版，为企业界和开发者社区的进一步定制提供了坚实基础。推理版本即将推出！
Mistral、NVIDIA、vLLM 与 Red Hat 联手打造更快、更易获取的 Mistral 3
通过与 vLLM 和 Red Hat 合作，Mistral Large 3 对开源社区非常易用。我们发布了一个 NVFP4 格式的检查点，使用 llm-compressor 构建。这个优化的检查点让您可以在 Blackwell NVL72 系统上以及使用 vLLM 在单个 8×A100 或 8×H100 节点上高效运行 Mistral Large 3。
交付先进的开源 AI 模型需要广泛的优化，这通过与 NVIDIA 的合作实现。我们所有新的 Mistral 3 模型，从 Large 3 到 Ministral 3，都在 NVIDIA Hopper GPU 上训练，以利用高带宽 HBM3e 内存应对前沿规模的工作负载。NVIDIA 的极致协同设计方法将硬件、软件和模型结合在一起。NVIDIA 工程师为整个 Mistral 3 系列启用了 TensorRT-LLM 和 SGLang 的高效推理支持，以实现高效的低精度执行。
针对 Large 3 的稀疏 MoE 架构，NVIDIA 集成了最先进的 Blackwell 注意力和 MoE 内核，增加了对预填充/解码分离服务的支持，并与 Mistral 在推测解码方面合作，使开发者能够在 GB200 NVL72 及更广泛的环境中高效服务长上下文、高吞吐量的工作负载。在边缘端，为 Ministral 模型在 DGX Spark、RTX PC 和笔记本电脑以及 Jetson 设备上提供了优化部署，为开发者提供了一条从数据中心到机器人运行这些开源模型的一致、高性能路径。
我们非常感谢这次合作，尤其要感谢 vLLM、Red Hat 和 NVIDIA。
Ministral 3：边缘端的最先进智能
针对边缘和本地使用场景，我们发布 Ministral 3 系列，提供三种模型规模：3B、8B 和 14B 参数。此外，针对每种模型规模，我们向社区发布 base、instruct 和 reasoning 变体，每个变体均具备图像理解能力，全部采用 Apache 2.0 许可证。结合模型原生的多模态和多语言能力，Ministral 3 系列为所有企业或开发者需求提供了一款模型。
此外，Ministral 3 实现了所有 OSS 模型中最佳的性价比。在实际使用场景中，生成的 token 数量和模型规模同等重要。Ministral instruct 模型在达到或超越同类模型性能的同时，通常生成的 token 数量少一个数量级。
对于只关注准确率的场景，Ministral reasoning 变体可以思考更长时间，以在其权重级别中达到最先进的准确率——例如我们的 14B 变体在 AIME '25 上达到 85%。
今日可用
Mistral 3 今日已在 Mistral AI Studio、Amazon Bedrock、Azure Foundry、Hugging Face（Large 3 和 Ministral）、Modal、IBM WatsonX、OpenRouter、Fireworks、Unsloth AI 和 Together AI 上可用。此外，即将登陆 NVIDIA NIM 和 AWS SageMaker。
还有一件事……使用 Mistral AI 进行定制
对于寻求定制 AI 解决方案的组织，Mistral AI 提供定制模型训练服务，以微调或完全调整我们的模型以满足您的特定需求。无论是针对特定领域任务进行优化、提升专有数据集上的性能，还是在独特环境中部署模型，我们的团队都会与您合作，构建符合您目标的 AI 系统。对于企业级部署，定制训练可确保您的 AI 解决方案安全、高效且大规模地发挥最大影响。
开始使用 Mistral 3
AI 的未来是开放的。Mistral 3 通过一系列为前沿智能、多模态灵活性和无与伦比的定制化而构建的模型，重新定义了可能性。无论您是使用 Ministral 3 部署边缘优化解决方案，还是使用 Mistral Large 3 突破推理边界，本次发布都将最先进的 AI 直接交到您手中。
为什么选择 Mistral 3？
前沿性能，开放获取：借助开源模型的透明性和控制力，实现闭源级别的结果。
多模态和多语言：构建能够理解 40 多种原生语言的文本、图像和复杂逻辑的应用程序。
可扩展的效率：从 3B 到 675B 参数，选择适合您需求的模型，从边缘设备到企业工作流。
智能体化和可适应：精准部署用于编码、创意协作、文档分析或工具使用工作流。
后续步骤
1. 探索模型文档：
2. Ministral 3 3B-25-12
Ministral 3 8B-25-12
Ministral 3 14B-25-12
Mistral Large 3
3. 面向客户的技术文档可在我们的 AI Governance Hub 上获取
4. 开始构建：在 Hugging Face 上使用 Ministral 3 和 Large 3，或通过 Mistral AI 的平台部署，以获得即时 API 访问和 API 定价
5. 根据您的需求进行定制：需要定制解决方案？联系我们的团队，探索微调或企业级训练。
6. 与我们分享您的项目、问题或突破：Twitter/X、Discord 或 GitHub。
伴随本次发布，您可以在我们最新的研究论文中探索 Ministral 3 系列架构的全部细节。
我们相信，AI 的未来应建立在透明、可及与共同进步之上。通过此次发布，我们邀请全世界与我们一同探索、构建与创新，在推理、效率与真实世界应用中解锁新的可能。
让我们一起，把理解化为行动。
Mistral Large 3
开放
开放权重、通用、旗舰级多模态与多语言模型。
文本到文本
多模态
输入（/百万 tokens）
$0.5
输出（/百万 tokens）
$1.5
mistral-large-latest
Ministral 3 - 8B
开放
将一流的尖端 AI 带到边缘端。
文本到文本
智能体
轻量级
输入（/百万 tokens）
$0.15
输出（/百万 tokens）
$0.15
ministral-8b-latest
来源：Mistral AI：News · mistral.ai