Mistral強勢回歸，推出可與DeepSeek抗衡的Frontier AI系列

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法國 AI 新創公司 Mistral，經常被視為在美國巨頭與中國新貴主導的領域中的歐洲弱勢選手，現在終於迎頭趕上：週二發布了迄今為止最具野心的產品，讓開源競爭對手都相形見絀。(或者說這次根本不用錢。)

這個 4 款模型家族涵蓋了口袋型助理到擁有 6750 億參數的最先進系統，全部都採用寬鬆的 Apache 2.0 開源授權。這些模型可公開下載——只要有合適硬體，任何人都可以本地運行、修改、微調或在其上建立應用。

旗艦產品 Mistral Large 3 採用稀疏的 Mixture-of-Experts 架構，每個 token 僅啟動其 6750 億總參數中的 410 億。這種工程選擇讓它在推理時能以接近 400 億參數的運算負載發揮頂尖實力。

Mistral Large 3 是用 3,000 張 NVIDIA H200 GPU 從零開始訓練的，在 LMArena 排行榜上的開源非推理模型中名列第二。

與 DeepSeek 的基準對決則更為複雜。根據 Mistral 的基準測試，其最佳模型在多項指標上擊敗 DeepSeek V3.1，但在 LMArena 上仍以些微分差落後於更新的 V3.2。

在一般知識與專業推理任務上，Mistral 家族表現不俗。而 DeepSeek 勝出的地方是純粹的編碼速度與數理邏輯。不過這也在預期之中：這次發布並未包含推理模型，因此這些模型架構中沒有內建 chain of thought。

更小型的「Ministral」模型則讓開發者更感興趣。3B、8B、14B 三種規模，各自有 base 與 instruct 兩種變體，且都原生支援視覺輸入。3B 型號吸引了 AI 研究員 Simon Willison 的注意，他指出該模型能夠完全透過 WebGPU 在瀏覽器中運行。

如果你想試試看，可以在這個 Hugginface 空間本地載入模型，並用你的攝影機作為輸入互動。

一個大約 3GB 檔案的視覺型 AI 能力，為需要高效率的開發者——甚至業餘愛好者——開啟新可能：無人機、機器人、離線筆電、車用嵌入式系統等等。

早期測試顯示這系列模型有點分裂個性。在快速測試中，我們發現 Mistral 3 Large 在對話流暢度上表現不錯。有時它的格式化風格像 GPT-5 (相似的語言風格與偏好使用表情符號)，但節奏更自然。

Mistral 3 Large 在審查限制上也相對寬鬆，讓它在 ChatGPT、Claude 或 Gemini 之間，成為快速角色扮演的更佳選擇。

在自然語言任務、創意寫作與角色扮演方面，用戶認為 14B instruct 變體表現不錯，但並不特別傑出。Reddit 上 r/LocalLLaMA 的討論指出，該模型有重複現象與偶爾過度依賴訓練資料的制式語句，但其長篇內容生成能力對於這個規模來說已是加分。

開發者本地推理時回報，3B 與 8B 模型有時會陷入循環或產生公式化內容，特別是在創意任務中。

話雖如此，3B 模型小到能在如智慧型手機等低階硬體上運行，並可針對特定用途進行訓練或微調。現階段該領域唯一的競爭對手是 Google 的 Gemma 3 最小版本。

企業導入已經啟動。滙豐銀行週一宣布與 Mistral 達成多年合作，在其營運中部署生成式 AI。該銀行將在自家基礎設施上運行自有模型，結合內部技術實力與 Mistral 的專業。對於需在 GDPR 下處理敏感客戶資料的金融機構來說，選擇一間總部設於歐盟且開放權重的 AI 供應商，吸引力不言而喻。

Mistral 與 NVIDIA 合作，推出 NVFP4 壓縮 checkpoint，讓 Large 3 能在單節點八張頂級顯卡上運行。NVIDIA 稱 Ministral 3B 在 RTX 5090 上每秒約 385 tokens，在 Jetson Thor 機器人應用上每秒超過 50 tokens。這代表該模型推理效率極高，能更快給出答案且不損品質。

根據公告，針對推理優化的 Large 3 版本即將推出。在那之前，DeepSeek R1 與其他中國模型如 GLM 或 Qwen Thinking 仍在明確推理任務上保持差異化。但對於希望擁有尖端能力、開放權重、歐洲語言多語優勢，以及不受中美國安法約束的企業來說，選項已經從零增加到一。