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Mistral AI第三代模型震撼发布,14B多模态小模型在GPQA测试中表现优异,超越同规模竞品! 核心内容: 1. Mistral 3系列模型的技术亮点与性能表现 2. 部署与微调支持,包括本地运行和硬件优化 3. 实用配置建议与开发者实测数据
Mistral AI的第三代模型今天正式亮相。这个家族包含三个小型密集模型(14B/8B/3B)和一个稀疏混合专家模型Mistral Large 3(675B总参数/41B激活参数),全部采用Apache 2.0许可。
Ollama在v0.13.1版本中加入支持,只需一行命令:
ollama run ministral-3:14b# 9.1GB
Unsloth微调支持,14B模型只需24GB RAM,支持完整的微调和强化学习:
./llama.cpp/llama-cli \
-hf unsloth/Ministral-3-14B-Instruct-2512:Q4_K_XL \
--temp 0.15vLLM企业级,针对A100/H100/Blackwell硬件优化,支持稀疏MoE内核:
uv pip install -U vllm --torch-backend=auto \
--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly14B模型仅需24GB内存即可本地运行,采用动态GGUF量化技术后,8B模型能在16GB显存的消费级显卡上部署。
有开发者实测,在RTX 3090上运行14B推理版本时,每秒可处理42个token。
同时,Mistral官方给出了不同场景的推荐参数:
指令版本:temperature = 0.15,输出长度16K tokens
推理版本:temperature = 0.7,top_p = 0.95,输出长度32K tokens
这些参数是经过大量测试得出的,直接用就行,别瞎调。
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