欧洲AI巨头Mistral近日正式发布了其全新的语言模型系列——Magistral，这标志着Mistral首次进军竞争日益激烈的“推理”模型领域。推理模型相较于基本的文本型语言模型，能够花费更多时间反思其思考过程，从而捕捉错误并解决更复杂的任务。此次发布采取了战略性的双轨策略：一方面，为企业客户提供功能强大的专有版Magistral Medium；另一方面，推出了参数达到240亿的开源版Magistral Small。后者的发布无疑彰显了Mistral对其开源根基的坚定承诺，这一举动也回应了近期一些对其过于倾向封闭、专有模型的批评声音。
回归开源初心
Mistral此次决定将Magistral Small在Apache 2.0这一宽松的开源许可协议下发布，这一决定无疑将受到开发者和更广泛的AI社区的热烈欢迎。Apache 2.0许可协议允许任何人自由地使用、修改和分发模型的源代码，甚至用于商业目的。这赋予了初创企业和成熟企业同等的能力，使它们能够在Mistral最新推理架构的基础上构建和部署自己的应用，而无需支付许可费用或担心供应商锁定问题。
在Mistral因推出专为企业打造的封闭型专有模型Medium 3而遭受一些开源社区成员质疑其是否正转向更封闭的生态系统之际，Magistral Small的开源发布无疑是对这一质疑的有力回应。它重申了Mistral致力于向开源社区提供尖端工具的决心。
与强劲对手的竞争表现
Mistral并非只是空谈，而是以实际数据为支撑。公司公布了一系列基准测试结果，将Magistral Medium与其前身Mistral Medium 3以及Deepseek等竞争对手进行了对比。结果显示，Magistral在推理领域表现出色。在AIME-24数学基准测试中，Magistral Medium的准确率高达73.6%，与前代产品不相上下，并显著优于Deepseek的模型。当采用多数投票技术（即模型生成多个答案并选择最常见的答案）时，其在AIME-24上的准确率更是跃升至惊人的90%。
此外，Magistral Medium在其他严苛的测试中也表现出色，包括GPQA Diamond这一研究生水平的问答基准测试和LiveCodeBench编程挑战。尽管Deepseek-V3在某些基准测试中表现出色，但Magistral Medium始终证明自己是顶级推理模型之一，这验证了Mistral关于其先进能力的说法。
企业级的强大实力
虽然Magistral Small面向开源世界，但经过基准测试验证的Magistral Medium则明确针对企业用户。它可通过Mistral的Le Chat界面和La Plateforme API访问，为企业级关键任务提供顶级性能。Mistral正在亚马逊SageMaker等主要云平台上提供此模型，并将陆续登陆Azure AI、IBM WatsonX和Google Cloud Marketplace。
这种双轨发布策略使Mistral能够同时满足开源生态系统和企业客户的需求：一方面，通过开源模型促进生态系统的繁荣；另一方面，通过性能经过验证的最强大技术为企业客户创造收入。
成本效益分析
在成本方面，Mistral将Magistral Medium定位为与其自身其他模型相比的独特且高端的产品。其每百万输入令牌的价格为2美元，每百万输出令牌的价格为5美元，相较于前代产品Mistral Medium 3（输入0.4美元/百万，输出2美元/百万）有显著的价格上涨。然而，与外部竞争对手相比，Magistral Medium的定价策略显得极具侵略性。其输入成本与OpenAI的最新模型持平，并处于Gemini 2.5 Pro的价格范围内，但其5美元的输出价格远低于Gemini 2.5 Pro的8美元及以上价格。尽管Magistral Medium比DeepSeek-Reasoner等专用模型更昂贵，但它比Anthropic的旗舰产品Claude Opus 4便宜了一个数量级，为寻求先进推理功能而不愿支付市场最高价格的客户提供了极具吸引力的价值主张。
Magistral的三大核心优势
Mistral强调Magistral系列的三大核心优势：透明度、多语言能力和速度。与许多AI模型的“黑箱”特性不同，Magistral被设计为能够产生可追溯的“思维链”。这使用户能够跟踪模型的逻辑路径，对于法律、金融和医疗保健等高风险专业领域而言，这一特性至关重要，因为这些领域的结论必须具有可验证性。
此外，这些推理能力具有全球性。Mistral特别强调了模型的“多语言灵活性”，指出其在法语、西班牙语、德语、意大利语、阿拉伯语、俄语和简体中文等高保真性能方面的表现。在性能方面，公司声称实现了重大提升。Le Chat中的新“思考模式”和“快速回答”功能据称可使Magistral Medium的令牌吞吐量达到竞争对手的10倍，从而实现前所未有的实时推理规模。
广泛的应用场景
Magistral的应用场景十分广泛。Mistral正瞄准任何需要精确度和结构化思维的用例，从金融建模和法律分析到软件架构和数据工程。公司甚至展示了该模型能够生成一次性物理模拟的能力，证明了其对复杂系统的理解。但Mistral并不仅限于商业应用。该公司还建议将Magistral作为写作和讲故事的“创意伴侣”，能够创作出高度连贯或如公司所言“令人愉悦地古怪”的作品。
随着Magistral的推出，Mistral AI正制定一项战略计划，旨在不仅在推理AI领域展开竞争，更要引领这一领域。通过向开源基础提供强大且许可宽松的模型，同时推动企业级性能的突破，Mistral正发出一个信号：推理AI的未来将既强大又在某种意义上对所有用户开放。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/mistral-tui-chu-shou-kuan-tui-li-mo-xing-magistral-han-gai
