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#模型时代# 欧洲的模型也出新了：Mistral Small 3，还是一贯的风格，直接放磁力链接下载。
看了一下技术博客，几句话说的很有意思。开放，还是不开放，这是一个重要问题。
1、媲美同行取代封闭
Mistral Small 3 可与更大规模的模型（例如 Llama 3.3 70B 或 Qwen 32B）相媲美，同时也能很好地替代诸如 GPT4o-mini 这类不透明的专有模型。在相同硬件上，Mistral Small 3 的速度是 Llama 3.3 70B Instruct 的3倍以上，但能达到近似的性能。
2、和DeepSeek R1类模型互补
Mistral Small 3 并未使用强化学习（RL）或任何合成数据进行训练，因此它在模型生产流水线中的阶段要早于类似 Deepseek R1 的模型（Deepseek R1 是一个很棒的、互补的开源技术！）。Mistral Small 3 可以成为一个非常出色的基础模型，用来进一步构建并积累推理能力。我们也期待开源社区对它进行广泛的采用和定制。
3、使用Apache 2.0 更加开放
Mistral Small 3使用 Apache 2.0 协议，并正逐步放弃 MRL 许可的模型。所有模型权重都将提供下载，并可在本地部署，允许任何人自由修改和使用。
看了一下技术博客，几句话说的很有意思。开放，还是不开放，这是一个重要问题。
1、媲美同行取代封闭
Mistral Small 3 可与更大规模的模型（例如 Llama 3.3 70B 或 Qwen 32B）相媲美，同时也能很好地替代诸如 GPT4o-mini 这类不透明的专有模型。在相同硬件上，Mistral Small 3 的速度是 Llama 3.3 70B Instruct 的3倍以上，但能达到近似的性能。
2、和DeepSeek R1类模型互补
Mistral Small 3 并未使用强化学习（RL）或任何合成数据进行训练，因此它在模型生产流水线中的阶段要早于类似 Deepseek R1 的模型（Deepseek R1 是一个很棒的、互补的开源技术！）。Mistral Small 3 可以成为一个非常出色的基础模型，用来进一步构建并积累推理能力。我们也期待开源社区对它进行广泛的采用和定制。
3、使用Apache 2.0 更加开放
Mistral Small 3使用 Apache 2.0 协议，并正逐步放弃 MRL 许可的模型。所有模型权重都将提供下载，并可在本地部署，允许任何人自由修改和使用。
