Mistral 发布 Mistral Small 3.1，Apache 2.0 开源并支持 128k 上下文

今天我们宣布推出 Mistral Small 3.1：同量级中最好的模型。

在 Mistral Small 3 的基础上，这一新模型带来了改进的文本性能、多模态理解能力，以及扩展至最多 128k tokens 的上下文窗口。该模型的表现优于 Gemma 3 和 GPT-4o Mini 等同类模型，同时推理速度达到每秒 150 tokens。

Mistral Small 3.1 以 Apache 2.0 许可证发布。

现代 AI 应用需要多种能力的结合——处理文本、理解多模态输入、支持多种语言，以及管理长上下文——同时还要具备低延迟和成本效率。如下所示，Mistral Small 3.1 是首个开源模型，不仅达到、实际上还超越了领先的小型专有模型在所有这些维度上的表现。

下面你将找到有关模型性能的更多细节。只要有可能，我们会展示其他提供商此前报告的数字，否则我们通过共同的评估工具对模型进行评估。

指令性能

文本指令基准

多模态指令基准

MM-MT-Bench 缩放至 0 到 100 之间。

多语言

长上下文

预训练性能

我们还发布了 Mistral Small 3.1 的预训练基础模型。

所有预训练

Mistral Small 3.1 是一个多功能模型，旨在处理广泛的生成式 AI 任务，包括指令遵循、对话辅助、图像理解和函数调用。它为企业级和消费级 AI 应用提供了坚实的基础。

关键特性与能力

轻量：Mistral Small 3.1 可以在单张 RTX 4090 或配备 32GB RAM 的 Mac 上运行。这使其非常适合设备端使用场景。

快速响应的对话辅助：非常适合虚拟助手以及其他需要快速、准确响应的应用。

低延迟函数调用：能够在自动化或智能体工作流中快速执行函数

针对专业领域进行微调：Mistral Small 3.1 可以微调以专精于特定领域，打造准确的领域专家。这在法律咨询、医疗诊断和技术支持等领域尤为有用。

高级推理的基础：社区如何在开放的 Mistral 模型之上进行构建，持续令我们印象深刻。就在过去几周，我们看到了几个基于 Mistral Small 3 构建的优秀推理模型，例如 Nous Research 的 DeepHermes 24B。为此，我们发布了 Mistral Small 3.1 的基础版和指令版检查点，以便对该模型进行进一步的下游定制。

Mistral Small 3.1 可用于各种需要多模态理解的企业和消费级应用，例如文档验证、诊断、设备端图像处理、质量检查中的视觉检测、安全系统中的目标检测、基于图像的客户支持，以及通用辅助。

Mistral Small 3.1 可在 huggingface 网站下载：Mistral Small 3.1 Base 和 Mistral Small 3.1 Instruct。对于需要私有且优化推理基础设施的企业部署，请联系我们。

从今天起，你也可以通过 Mistral AI 的开发者平台 La Plateforme 上的 API 试用该模型。该模型也可在 Google Cloud Vertex AI 上使用。Mistral Small 3.1 将在未来几周内上线 NVIDIA NIM 和 Microsoft Azure AI Foundry。

祝你构建愉快！