Mistral AI 正式推出新一代模型系列 Mistral 3，此次发布不仅包含适配边缘场景的 Ministral 3 系列小型密集模型，更带来了性能顶尖的稀疏专家混合模型 Mistral Large 3。全系列模型均基于 Apache 2.0 许可证开源，以多压缩格式对外开放，既为开发者社区提供灵活工具，也为企业级场景提供高性价比解决方案，真正实现让先进 AI 能力触达不同需求的用户。
- 官方介绍：https://mistral.ai/news/mistral-3
- Ministral 3：https://huggingface.co/collections/mistralai/ministral-3
- Mistral Large 3：https://huggingface.co/collections/mistralai/mistral-large-3
两大核心产品线：兼顾极致性能与边缘灵活部署
Mistral 3 系列采用“分级适配”思路，推出两大核心产品线，分别对应企业级复杂任务和边缘端轻量化需求，覆盖 3B 到 675B 参数的全场景跨度。
1. Mistral Large 3：开源领域的性能标杆
作为 Mistral 自 Mixtral 系列后首款专家混合模型，Mistral Large 3 堪称开源模型中的性能强者。它以 675B 总参数搭配 41B 活跃参数的架构设计，在 3000 块 NVIDIA H200 GPU 上完成从头训练，兼顾了算力效率与模型能力。
- 核心优势突出：通用提示处理能力比肩市面顶尖指令微调开放权重模型，同时在图像理解和非英语、非中文的多语言对话场景中表现尤为出色。
- 榜单成绩亮眼：首次亮相 LMArena 排行榜便在 OSS 非推理模型类别中位居第 2，在所有开源模型中排名第 6，实力得到权威榜单验证。
- 版本全面开放：同步发布基础版和指令微调版本，为企业和开发者的二次定制提供扎实基础，推理版本也将在后续上线。
2. Ministral 3：边缘设备的轻量化智能之选
针对边缘计算和本地部署场景，Ministral 3 系列提供 3B、8B、14B 三种参数尺寸，且每种尺寸均包含基础版、指令版和推理版变体，全版本都具备图像理解能力，适配不同边缘场景需求。
- 性价比拉满：在开源模型中性价比优势显著，指令模型的性能达到甚至超越同类别模型，而生成令牌数量却比同类模型少一个数量级，大幅降低部署和运行成本。
- 精准适配场景：推理变体可通过延长思考时间提升准确性，其 14B 变体在 AIME '25 中更是取得 85% 的优异成绩，适合对准确性要求极高的场景；原生支持的多模态、多语言能力，也让它能灵活应对各类边缘端智能需求。
多方技术合作：让模型部署更高效易用
Mistral AI 联合英伟达、vLLM、Red Hat 三大技术伙伴，从硬件适配、推理优化到部署场景拓展多维度发力，大幅降低了 Mistral 3 系列的使用门槛，提升了运行效率。
| 合作方 | 核心合作内容 |
|---|---|
| vLLM | 助力 Mistral Large 3 适配优化，其 NVFP4 格式检查点可支持模型在 Blackwell NVL72 系统，以及单个 8×A100 或 8×H100 节点上通过 vLLM 高效运行 |
| 英伟达 | 提供全链路技术支持：所有 Mistral 3 模型均基于 NVIDIA Hopper GPU 训练，借助 HBM3e 内存处理大规模工作负载；为系列模型适配 TensorRT - LLM 和 SGLang 实现低精度高效推理；针对 Large 3 的稀疏 MoE 架构，集成 Blackwell Attention 和 MoE 内核，支持预填充/解码分离服务；同时实现 Ministral 模型在 DGX Spark、RTX 电脑、Jetson 设备等多终端的优化部署 |
| Red Hat | 协同优化模型的开源适配性，助力模型在更多企业级开源环境中稳定运行 |
这些合作构建起从数据中心到机器人设备的全场景部署路径，让不同技术条件的用户都能获得高性能的模型运行体验。
多平台同步上线，即刻开启使用
目前 Mistral 3 系列已实现多平台全覆盖，开发者和企业可通过多种渠道快速接入：
已上线平台包括 Mistral AI Studio、Amazon Bedrock、Azure Foundry、Hugging Face、Modal、IBM WatsonX、OpenRouter、Fireworks、Unsloth AI 以及 Together AI；后续还将陆续登陆 NVIDIA NIM 和 AWS SageMaker，进一步拓宽获取和使用渠道。
定制化服务：满足企业专属需求
除了通用开源模型，Mistral AI 还为有特殊需求的组织提供定制模型训练服务。无论是针对特定领域任务优化模型、基于专有数据集提升模型性能，还是适配独特环境完成模型部署，其团队都会深度协作，打造贴合企业目标的 AI 系统。这种定制化模式能确保企业级部署的安全性、高效性和规模化落地能力，适配不同行业的个性化需求。
选择 Mistral 3 的四大核心理由
- 开放与性能兼顾：以开源模式提供透明可控的使用体验，同时实现媲美闭源模型的性能表现，打破“开源即性能妥协”的固有认知。
- 多模态多语言全能：原生支持文本、图像理解，可流畅应对 40 多种语言的相关任务，适配全球化、多场景的应用开发需求。
- 全场景可扩展：参数规模从 3B 到 675B 梯度分布，既能满足边缘设备的轻量化部署，也能支撑企业级复杂工作流的高效运行。
- 高适配性强灵活：可精准应用于编码、创意协作、文档分析、工具调用等多种工作流，轻松适配不同用户的差异化使用场景。
快速上手 Mistral 3 的行动指南
- 查阅详细文档：可针对性查看 Ministral 3 各参数版本（3B - 25 - 12、8B - 25 - 12、14B - 25 - 12）及 Mistral Large 3 的专属文档，了解技术细节；企业客户还能在 AI 治理中心获取专属技术文档。
- 快速启动开发：通过 Hugging Face 上的 Ministral 3 和 Mistral Large 3 资源，或直接登录 Mistral AI 平台，获取 API 访问权限并了解定价，快速开展应用构建。
- 定制专属方案：若通用模型无法满足需求，可联系 Mistral AI 团队，沟通模型微调或企业级定制训练事宜，打造贴合自身业务的 AI 解决方案。
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