Mistral Large 3 — Mistral AI компаниясы 2025 жылдың желтоқсан айының басында шығарған ең жаңа “frontier” үлгілік отбасы. Бұл гранулярлы сирек Mixture-of-Experts (MoE) дизайнына негізделген, өндірістік қолдануға бағытталған, көпмодальды ашық-салмақты іргелі модель. Ол “frontier” деңгейіндегі пайымдау, ұзақ контексті түсіну, көру + мәтін мүмкіндіктерін жеткізе отырып, сиректік пен заманауи кванттау арқылы инференсті практикалық етеді. Mistral Large 3 әдепкі конфигурациясында жалпы 675 миллиард параметр және инференсте шамамен ~41 миллиард белсенді параметр, сондай-ақ 256k токендік контекстік терезеге ие — бұл әрбір инференсте барлық параметрлерді іске қоспай-ақ мүмкіндік пен ауқымды ілгерілетуге арналған үйлесім.
Mistral Large 3 дегеніміз не? Қалай жұмыс істейді?
Mistral Large 3 дегеніміз не?
Mistral Large 3 — Mistral 3 отбасындағы Mistral AI компаниясының флагмандық фронтир моделі, Apache-2.0 лицензиясы бойынша шығарылған үлкен, ашық-салмақты, көпмодальды Mixture-of-Experts (MoE) модель. Ол инференс есептеуін сирек ұстау үшін әр токенге тек модель мамандарының (experts) ішінен шағын жиынды ғана іске қосып, “фронтир” мүмкіндіктерді (пайымдау, код жазу, ұзақ контексті түсіну, көпмодальды тапсырмалар) жеткізуге арналған.
Mistral ресми материалдарында Large 3 туралы ~675 миллиард жалпы параметр және әр алға өтуде шамамен 40–41 миллиард белсенді параметр пайдаланылады деп көрсетіледі; модель құрамында көру энкодері бар және өте ұзын контекстік терезелермен жұмыс істеуге инженерленген (Mistral және серіктестер 256k токенге дейін деп көрсетеді).
Қысқаша: бұл MoE моделі жалпы сыйымдылығы өте үлкен (әртүрлі мамандануларды сақтай алады), бірақ инференс кезінде әлдеқайда кіші белсенді ішкі жиынмен ғана есептеу жүргізеді — осылайша, салыстырмалы жалпы өлшемдегі тығыз модельдерге қарағанда тиімдірек түрде фронтир өнімділікті мақсат етеді.
Негізгі архитектура: Гранулярлы Mixture-of-Experts (MoE)
Жалпы деңгейде, Mistral Large 3 трансформердің кейбір (немесе көптеген) feed-forward қосалқы қабаттарын MoE қабаттарымен алмастырады. Әр MoE қабаты мыналарды қамтиды:
- Көптеген мамандар (experts) — тәуелсіз ішкі желілер (әдетте FFN блоктары). Біріге отырып, олар модельдің өте үлкен ж жалпы параметр санын береді (мысалы, жүздеген миллиард).
- Маршрутизатор / қақпалау желісі (router/gating network) — токен көрінісіне қарап, дәл сол токенді қай маман(дар) өңдеуі керектігін шешетін шағын желі. Қазіргі MoE маршрутизаторлары есептеуді төмен ұстау үшін көбіне тек top-k маманды таңдайды (сирек қақпалау), жиі k=1 немесе k=2.
- Сирек активация — берілген токен үшін тек таңдалған мамандар іске қосылады; қалғандары өткізіледі. Тиімділік осыдан туындайды: сақталатын жалпы параметрлер >> токенге есептелетін белсенді параметрлер.
Mistral өз дизайнын гранулярлы MoE деп атайды, өйткені модельде көптеген шағын/маманданған мамандар бар және көптеген GPU мен ұзын контексттерге масштабтауға оңтайландырылған маршрутизация схемасы қолданылған. Нәтиже: өте үлкен көрсетілім сыйымдылығы, ал токенге шаққандағы есептеу әлдеқайда кіші тығыз модельге жақынырақ. Жалпы параметрлер:
- Жалпы параметрлер: 675 миллиард; барлық мамандар мен трансформердің қалған бөліктері бойынша сақталатын параметрлердің жиынтығы. Бұл сан модельдің брутто сыйымдылығын (қанша білім мен мамандануды ұстай алатынын) көрсетеді.
- Белсенді параметрлер: 41 миллиард. Маршрутизатор әр токен үшін тек бірнеше маманды іске қосатындықтан, типтік алға өтуде нақты пайдаланылатын/есептелетін параметрлер ішкі жиыны. Бұл метрика инференс есептеуі мен бір сұранымға шаққандағы жады пайдалануымен тығыз байланысты. Mistral-дың жария материалдарында ~41B белсенді параметрлер көрсетіледі; кейбір модель беттерінде нақты варианттар үшін (мысалы, 39B) сәл өзгеше сан болуы мүмкін — бұл вариант/инструкт нұсқаларына немесе дөңгелектеуге байланысты.
Оқыту конфигурациясы:
- 3000 NVIDIA H200 GPU-мен нөлден бастап оқытылған;
- Деректер бірнеше тілді, бірнеше тапсырманы және бірнеше модальді қамтиды;
- Кескін енгізуді және кросс-тілдік инференсті қолдайды.
Mistral Large 3 мүмкіндіктер кестесі
| Санат | Техникалық мүмкіндік сипаттамасы |
|---|---|
| Көпмодальды түсіну | Диалог барысында визуалды мазмұнды түсінуді қамтамасыз ете отырып, кескін енгізу мен талдауды қолдайды. |
| Көптілді қолдау | 10+ негізгі тілді нативті қолдайды (ағылшын, француз, испан, неміс, итальян, португал, нидерланд, қытай, жапон, корей, араб және т.б.). |
| Жүйелік промпт қолдауы | Жүйелік нұсқаулар мен контексттік промпттарға өте тұрақты сәйкестік, күрделі жұмыс ағындарына сай келеді. |
| Агент мүмкіндіктері | Функция шақыруды және құрылымдалған JSON шығуын нативті қолдайды, құралдарды тікелей іске қосуға немесе сыртқы жүйелермен интеграцияға мүмкіндік береді. |
| Контекстік терезе | 256K токендік аса ұзын контекстік терезені қолдайды, ашық модельдер арасында ең ұзындарының бірі. |
| Өнімділік позициялау | Ұзақ контекстті түсінуі мықты әрі тұрақты шығуымен өндірістік деңгейдегі өнімділік. |
| Ашық лицензия | Apache 2.0 License, коммерциялық түрде еркін өзгертуге болады. |
Шолу:
- Өнімділік негізгі жабық модельдермен салыстырымды;
- Көптілді тапсырмаларда (әсіресе ағылшын және қытайдан басқа тілдерде) үздік өнімділік;
- Кескін түсіну және нұсқауларды орындау мүмкіндіктері бар;
- Негізгі нұсқа (Base) және нұсқаулыққа оңтайландырылған нұсқа (Instruct) беріледі, инференске оңтайланған нұсқа (Reasoning) жақында келеді.
Mistral Large 3 бенчмарктерде қалай өнер көрсетеді?
Ерте жария бенчмарктер мен лидербордтар Mistral Large 3-тің ашық модельдер арасында жоғары орын алып жатқанын көрсетеді: LMArena бойынша reasoning емес OSS модельдер арасында #2 орын және стандартты тапсырмаларда (мысалы, GPQA, MMLU және басқа пайымдау/жалпы білім жиынтықтары) жоғарғы деңгейдегі позициялар аталады.
![Mistral Large 3 — Mistral AI компаниясы 2025 жылдың желтоқсан айының басында шығарған ең жаңа “frontier” үлгілік отбасы. Бұл гранулярлы сирек Mixture-of-Experts (MoE) дизайнына негізделген, өндірістік қолдануға бағытталған, көпмодальды ашық-салмақты іргелі модель. Ол “frontier” деңгейіндегі пайымдау, ұзақ контексті түсіну, көру + мәтін мүмкіндіктерін жеткізе отырып, сиректік пен заманауи кванттау арқылы инференсті практикалық етеді. Mistral Large 3 әдепкі конфигурациясында жалпы 675 миллиард параметр және инференсте ~41 миллиард белсенді параметр, сондай-ақ 256k токендік контекстік терезеге ие — бұл әрбір инференсте барлық параметрлерді іске қоспай-ақ мүмкіндік пен ауқымды ілгерілетуге арналған үйлесім.
Mistral Large 3 дегеніміз не? Қалай жұмыс істейді?
Mistral Large 3 дегеніміз не?
Mistral Large 3 — Mistral 3 отбасындағы Mistral AI компаниясының флагмандық фронтир моделі, Apache-2.0 лицензиясы бойынша шығарылған үлкен, ашық-салмақты, көпмодальды Mixture-of-Experts (MoE) модель. Ол инференс есептеуін сирек ұстау үшін әр токенге тек модель мамандарының (experts) ішінен шағын жиынды ғана іске қосып, “фронтир” мүмкіндіктерді (пайымдау, код жазу, ұзақ контексті түсіну, көпмодальды тапсырмалар) жеткізуге арналған.
Mistral Large 3 Mixture-of-Experts (MoE) тәсілін қолданады: әр токен үшін барлық параметрді іске қосудың орнына, модель токенді өңдеуді мамандар ішкі желілерінің ішкі жиынына бағыттайды. Large 3 үшін жарияланған сандар шамамен 41 миллиард белсенді параметр (токен үшін әдетте қатысатын параметрлер) және барлық мамандар бойынша 675 миллиард жалпы параметр — есептеу тиімділігі мен сыйымдылық арасындағы оңтайлы нүктені көздейтін сирек, бірақ алып дизайн. Модель сондай-ақ өте ұзын контекстік терезені (256k токен) және көпмодальды енгізулерді (мәтін + кескін) қолдайды.
Қысқаша: бұл MoE моделі жалпы сыйымдылығы өте үлкен (әртүрлі мамандануларды сақтай алады), бірақ инференс кезінде әлдеқайда кіші белсенді ішкі жиынмен ғана есептеу жүргізеді — осылайша, салыстырмалы жалпы өлшемдегі тығыз модельдерге қарағанда тиімдірек түрде фронтир өнімділікті мақсат етеді.
Негізгі архитектура: Гранулярлы Mixture-of-Experts (MoE)
Жалпы деңгейде, Mistral Large 3 трансформердің кейбір (немесе көптеген) feed-forward қосалқы қабаттарын MoE қабаттарымен алмастырады. Әр MoE қабаты мыналарды қамтиды:
- Көптеген мамандар (experts) — тәуелсіз ішкі желілер (әдетте FFN блоктары). Біріге отырып, олар модельдің өте үлкен ж жалпы параметр санын береді (мысалы, жүздеген миллиард).
- Маршрутизатор / қақпалау желісі (router/gating network) — токен көрінісіне қарап, дәл сол токенді қай маман(дар) өңдеуі керектігін шешетін шағын желі. Қазіргі MoE маршрутизаторлары есептеуді төмен ұстау үшін көбіне тек top-k маманды таңдайды (сирек қақпалау), жиі k=1 немесе k=2.
- Сирек активация — берілген токен үшін тек таңдалған мамандар іске қосылады; қалғандары өткізіледі. Тиімділік осыдан туындайды: сақталатын жалпы параметрлер >> токенге есептелетін белсенді параметрлер.
Mistral өз дизайнын гранулярлы MoE деп атайды, өйткені модельде көптеген шағын/маманданған мамандар бар және көптеген GPU мен ұзын контексттерге масштабтауға оңтайландырылған маршрутизация схемасы қолданылған. Нәтиже: өте үлкен көрсетілім сыйымдылығы, ал токенге шаққандағы есептеу әлдеқайда кіші тығыз модельге жақынырақ. Жалпы параметрлер:
- Жалпы параметрлер: 675 миллиард; барлық мамандар мен трансформердің қалған бөліктері бойынша сақталатын параметрлердің жиынтығы. Бұл сан модельдің брутто сыйымдылығын (қанша білім мен мамандануды ұстай алатынын) көрсетеді.
- Белсенді параметрлер: 41 миллиард. Маршрутизатор әр токен үшін тек бірнеше маманды іске қосатындықтан, типтік алға өтуде нақты пайдаланылатын/есептелетін параметрлер ішкі жиыны. Бұл метрика инференс есептеуі мен бір сұранымға шаққандағы жады пайдалануымен тығыз байланысты. Mistral-дың жария материалдарында ~41B белсенді параметрлер көрсетіледі; кейбір модель беттерінде нақты варианттар үшін (мысалы, 39B) сәл өзгеше сан болуы мүмкін — бұл вариант/инструкт нұсқаларына немесе дөңгелектеуге байланысты.
Оқыту конфигурациясы:
- 3000 NVIDIA H200 GPU-мен нөлден бастап оқытылған;
- Деректер бірнеше тілді, бірнеше тапсырманы және бірнеше модальді қамтиды;
- Кескін енгізуді және кросс-тілдік инференсті қолдайды.
Mistral Large 3 мүмкіндіктер кестесі
| Санат | Техникалық мүмкіндік сипаттамасы |
|---|---|
| Көпмодальды түсіну | Диалог барысында визуалды мазмұнды түсінуді қамтамасыз ете отырып, кескін енгізу мен талдауды қолдайды. |
| Көптілді қолдау | 10+ негізгі тілді нативті қолдайды (ағылшын, француз, испан, неміс, итальян, португал, нидерланд, қытай, жапон, корей, араб және т.б.). |
| Жүйелік промпт қолдауы | Жүйелік нұсқаулар мен контексттік промпттарға өте тұрақты сәйкестік, күрделі жұмыс ағындарына сай келеді. |
| Агент мүмкіндіктері | Функция шақыруды және құрылымдалған JSON шығуын нативті қолдайды, құралдарды тікелей іске қосуға немесе сыртқы жүйелермен интеграцияға мүмкіндік береді. |
| Контекстік терезе | 256K токендік аса ұзын контекстік терезені қолдайды, ашық модельдер арасында ең ұзындарының бірі. |
| Өнімділік позициялау | Ұзақ контекстті түсінуі мықты әрі тұрақты шығуымен өндірістік деңгейдегі өнімділік. |
| Ашық лицензия | Apache 2.0 License, коммерциялық түрде еркін өзгертуге болады. |
Шолу:
- Өнімділік негізгі жабық модельдермен салыстырымды;
- Көптілді тапсырмаларда (әсіресе ағылшын және қытайдан басқа тілдерде) үздік өнімділік;
- Кескін түсіну және нұсқауларды орындау мүмкіндіктері бар;
- Негізгі нұсқа (Base) және нұсқаулыққа оңтайландырылған нұсқа (Instruct) беріледі, инференске оңтайланған нұсқа (Reasoning) жақында келеді.
Mistral Large 3 бенчмарктерде қалай өнер көрсетеді?
Ерте жария бенчмарктер мен лидербордтар Mistral Large 3-тің ашық модельдер арасында жоғары орын алып жатқанын көрсетеді: LMArena бойынша reasoning емес OSS модельдер арасында #2 орын және стандартты тапсырмаларда (мысалы, GPQA, MMLU және басқа пайымдау/жалпы білім жиынтықтары) жоғарғы деңгейдегі позициялар аталады.]()
Қазіргіге дейін көрсетілген күшті жақтары
- Ұзын құжаттарды түсіну және іздеумен толықтырылған тапсырмалар: Ұзын контекст пен сирек сыйымдылықтың үйлесімі Mistral Large 3-ке ұзын контексті тапсырмаларда (құжаттарға қатысты сұрақ-жауап, үлкен құжаттар бойынша қорытындылау) артықшылық береді.
- Жалпы білім және нұсқауларды орындау: Инструкцияға бапталған варианттарда Mistral Large 3 көптеген “жалпы ассистент” тапсырмаларында және жүйелік промпттарға бағынуда мықты.
- Энергия және өткізу қабілеті (оңтайландырылған аппаратта): NVIDIA талдауы GB200 NVL72-де MoE-ге тән оңтайландырулармен іске қосылғанда Mistral Large 3-тің энергия тиімділігі мен өткізу қабілетінің әсерлі өсімін көрсетеді — бұл сандар кәсіпорындар үшін токенге шаққандағы құн мен масштабталуға тікелей айналады.
Mistral Large 3-ке қалай қол жеткізіп, пайдалануға болады?
Хостед бұлт арқылы қолжетімділік (жылдам жол)
Mistral Large 3 бірнеше бұлт және платформа серіктестері арқылы қолжетімді:
- Hugging Face модель карталарын және инференс артефактілерін (инструкт варианттар және оңтайландырылған NVFP4 артефактілері бар модель бумалары) хосттайды. Модельді Hugging Face Inference API арқылы шақыра аласыз немесе үйлесімді артефактілерді жүктеп ала аласыз.
- Azure / Microsoft Foundry кәсіпорын жұмыс жүктемелері үшін Mistral Large 3 қолжетімділігін жариялады.
- NVIDIA GB200/H200 отбасыларына арналған жеделдетілген рантаймдар мен оңтайландыру жазбаларын жариялады және Red Hat сияқты серіктестер vLLM бойынша нұсқаулар шығарды.
Бұл хостед маршруттар MoE рантаймын инженерлеусіз тез бастауға мүмкіндік береді.
Жергілікті немесе өз инфрақұрылымыңызда іске қосу (ілгері деңгей)
Mistral Large 3-ті жергілікті немесе жеке инфрақұрылымда іске қосу мүмкін, бірақ оңай емес:
Варианттар:
- Hugging Face артефактілері + accelerate/transformers — кіші варианттар үшін немесе сізде GPU фермасы мен тиісті шардтау құралдары бар болса қолдануға болады. Модель картасы платформаға тән шектеулер мен ұсынылған форматтарды (мысалы, NVFP4) көрсетеді.
- vLLM — үлкен LLM-дер мен ұзын контексттер үшін оңтайландырылған инференс сервер; Red Hat және басқа серіктестер Mistral Large 3-ті vLLM-де тиімді өткізу қабілеті мен кідіріс үшін іске қосу жөнінде нұсқаулықтар жариялады.
- Маманданған стектер (NVIDIA Triton / NVL72 / арнайы ядролар) — ауқымда ең жақсы кідіріс/тиімділік үшін қажет; NVIDIA GB200/H200 және NVL72 рантаймдарымен Mistral 3-ті жеделдету туралы блог жариялады.
- Ollama / жергілікті VM менеджерлері — қауымдастық нұсқаулықтары экспериментке арналған жергілікті (Ollama, Docker) орнатуларды көрсетеді; үлкен RAM/GPU ізіне және модель варианттарын немесе квантталған чекпойнттарды пайдалануға қажеттілік күтіңіз.
Мысал: Hugging Face инференсі (python)
Бұл Hugging Face Inference API қолданылатын қарапайым мысал (инструкт варианттарға лайық). HF_API_KEY және MODEL мәндерін модель картасынан алынған мәндермен ауыстырыңыз:
# Example: call Mistral Large 3 via Hugging Face Inference APIimport requests, json, osHF_API_KEY = os.environ.get("HF_API_KEY")MODEL = "mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512"headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}payload = { "inputs": "Summarize the following document in 3 bullet points: <paste your long text here>", "parameters": {"max_new_tokens": 256, "temperature": 0.0}}r = requests.post(f"https://api-inference.huggingface.co/models/{MODEL}", headers=headers, data=json.dumps(payload))print(r.json())
Ескерту: Өте ұзын контексттер (он мыңдаған токендер) үшін провайдердің стриминг/бөліктеу бойынша ұсынымдарын және модель вариантындағы қолдау көрсетілетін контекст ұзындығын тексеріңіз.
Мысал: vLLM серверін іске қосу (тұжырымдамалық)
vLLM — кәсіпорындар қолданатын жоғары өнімді инференс сервер. Төменде тұжырымдамалық іске қосу көрсетілген (флагтар, модель жолы және MoE қолдауы үшін vLLM құжаттарын қараңыз):
# conceptual example — adjust to your environment and model pathvllm --model-path /models/mistral-large-3-instruct \ --num-gpus 4 \ --max-batch-size 8 \ --max-seq-len 65536 \ --log-level info
Содан кейін vLLM Python клиентін немесе HTTP API-ды пайдалануға болады. MoE модельдері үшін vLLM құраылымы мен рантаймы сирек маман ядроларын және модельдің чекпойнт форматын (NVFP4/FP8/BF16) қолдайтынын қамтамасыз ету қажет.
Mistral Large 3-ті ендіру бойынша практикалық үздік тәжірибелер
Дұрыс вариант пен дәлдікті таңдаңыз
- Ассистент жұмыс ағындары үшін инструкцияға бапталған чекпойнттан бастаңыз (модель отбасында Instruct варианты бар). Өз instruction tuning жүргізуді жоспарласаңыз ғана base модельдерді пайдаланыңыз.
- Аппаратқа қолжетімді оңтайландырылған төмен дәлдік варианттарын (NVFP4, FP8, BF16) пайдаланыңыз; олар сапаға минималды әсермен зор тиімділік береді, егер чекпойнтты модель вендоры шығарып, валидирлесе.
Жады, шардтау және аппарат
- 675B жалпы параметрлі чекпойнтты бір қарапайым GPU-да іске қосуды күтпеңіз — токенге шаққанда тек ~41B белсенді болса да, толық чекпойнт орасан және шардтау стратегияларын, сондай-ақ жоғары жадымен жеделдеткіштерді (GB200/H200 класы) немесе үйлестірілген CPU+GPU оффлоадты талап етеді.
- Модельдік параллелизм + маман орналастыруды қолданыңыз: MoE модельдері маршрутизация трафигін теңестіру үшін мамандарды құрылғыларға орналастырудан пайда көреді. Вендор ұсынымдарына сай маман тағайындауын орындаңыз.
Ұзын контекст инженерлеуі
- Бөліктеу және іздеу: Көптеген ұзын құжат тапсырмалары үшін кідіріс пен құнды басқару мақсатында 256k контексті retrieval компонентімен біріктіріңіз — яғни, релевантты бөліктерді таңдаңыз да, модельге фокус контекст беріңіз.
- Стриминг және терезелеу: Үздіксіз ағындар үшін сырғымалы терезені жүргізіңіз және ескі контекстті ықшам жазбаларға конденсациялап, модельдің назар бюджетін тиімді ұстаңыз.
MoE модельдері үшін промпт инженерлеу
- Айқын нұсқауларды қалаңыз: Инструкцияға бапталған чекпойнттар анық тапсырмалар мен мысалдарға жақсы жауап береді. Құрылымды күрделі шығулар үшін промптқа аздаған мысалдар қосыңыз.
- Ойды тізбектеу және жүйелік хабарлар: Пайымдау тапсырмаларында қадамдық пайымдауды ынталандыратын промпттарды құрылымдаңыз және аралық нәтижелерді тексеріңіз. Бірақ есіңізде болсын: chain-of-thought prompting токен тұтынуын және кідіріске әсер етеді.
Қорытынды
Mistral Large 3 ашық-салмақты модель ландшафты үшін маңызды белес: 675B жалпы / ~41B белсенді MoE моделі 256k контекст терезесімен, көпмодальды мүмкіндіктерімен және ірі инфрақұрылым серіктестерімен бірлесіп оңтайландырылған ендіру рецепттерімен бірге келеді. Ол MoE рантаймын және аппарат стегін қабылдай алатын кәсіпорындар үшін құн-қайтарым профилін ұсынады, бірақ арнайы пайымдау тапсырмалары мен операциялық дайындық үшін мұқият бағалауды әлі де талап етеді.
Бастау үшін Gemini 3 Pro мүмкіндіктерін Playground ішінде зерттеңіз және толық нұсқаулар үшін API нұсқаулығын қараңыз. Қол жеткізер алдында CometAPI қызметіне кіргеніңізге және API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграциялауға көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады.
Дайынсыз ба?→ Бүгін CometAPI-ге тіркеліңіз !
