Mistral Large 3 Mistral AI کی جانب سے دسمبر 2025 کے اوائل میں جاری کی گئی تازہ ترین “فرنٹیئر” ماڈل فیملی ہے۔ یہ ایک اوپن ویٹ، پروڈکشن-مرکوز، ملٹی موڈل فاؤنڈیشن ماڈل ہے جو گرینولر اسپارس Mixture-of-Experts (MoE) ڈیزائن کے گرد بنایا گیا ہے اور “فرنٹیئر” ریزننگ، طویل سیاق کی سمجھ، اور وژن + ٹیکسٹ صلاحیتیں فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جبکہ اسپارسیٹی اور جدید کوانٹائزیشن کے ذریعے انفرینس کو عملی رکھتا ہے۔ Mistral Large 3 کو 675 billion کل پیرامیٹرز کے ساتھ بیان کیا جاتا ہے، انفرینس پر ~41 billion ایکٹیو پیرامیٹرز اور ڈیفالٹ کنفیگریشن میں 256k token کانٹیکسٹ ونڈو — یہ امتزاج صلاحیت اور پیمانے دونوں کو آگے بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، بغیر اس کے کہ ہر انفرینس میں تمام پیرامیٹرز استعمال ہوں۔
Mistral Large 3 کیا ہے؟ یہ کیسے کام کرتا ہے؟
Mistral Large 3 کیا ہے؟
Mistral Large 3 Mistral AI کے Mistral 3 خاندان کا فلیگ شپ فرنٹیئر ماڈل ہے — ایک بڑا، اوپن ویٹ، ملٹی موڈل Mixture-of-Experts (MoE) ماڈل جو Apache-2.0 لائسنس کے تحت جاری کیا گیا ہے۔ یہ “فرنٹیئر” صلاحیت فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے (ریزننگ، کوڈنگ، طویل سیاق کی سمجھ، ملٹی موڈل ٹاسکس) جبکہ انفرینس کمپیوٹ کو اسپارْس رکھتا ہے، یعنی ہر ٹوکن کے لیے ماڈل کے صرف چند ماہرین فعال ہوتے ہیں اور باقی نہیں۔ Mistral کے سرکاری مواد Large 3 کو ~675 billion کل پیرامیٹرز اور تقریباً 40–41 billion ایکٹیو پیرامیٹرز فی فارورڈ پاس کے ساتھ بیان کرتے ہیں؛ اس میں ایک وژن اینکوڈر بھی شامل ہے اور یہ بہت طویل کانٹیکسٹ ونڈوز کو سنبھالنے کے لیے انجینئر کیا گیا ہے (Mistral اور شراکت دار 256k tokens تک کا حوالہ دیتے ہیں)。
مختصر طور پر: یہ ایک MoE ماڈل ہے جس میں کل طور پر بہت بڑی گنجائش ہے (تاکہ متنوع مہارتیں محفوظ رہ سکیں) مگر انفرینس کے وقت صرف ایک بہت چھوٹا فعال ذیلی سیٹ پر کمپیوٹ کرتا ہے — مقصد یہ ہے کہ اسی پیمانے کے گھنے (dense) ماڈل کے مقابلے میں فرنٹیئر کارکردگی کو زیادہ مؤثر طریقے سے فراہم کیا جائے۔
بنیادی ساخت: Granular Mixture-of-Experts (MoE)
بالائی سطح پر، Mistral Large 3 ٹرانسفارمر کی کچھ (یا بہت سی) فیڈ-فارورڈ سب لیئرز کو MoE لیئرز سے بدلتا ہے۔ ہر MoE لیئر میں شامل ہوتے ہیں:
- کئی ماہرین — آزاد ذیلی نیٹ ورکس (عام طور پر FFN بلاکس)۔ مجموعی طور پر یہ ماڈل کا بہت بڑا کل پیرامیٹر شمار (مثلاً سینکڑوں بلین) پیدا کرتے ہیں۔
- روٹر / گیٹنگ نیٹ ورک — ایک چھوٹا نیٹ ورک جو ٹوکن نمائندگی کو دیکھتا ہے اور فیصلہ کرتا ہے کہ اس ٹوکن کو کون سا ماہر(ین) پروسیس کرے گا۔ جدید MoE روٹرز عموماً صرف ٹاپ-k ماہرین منتخب کرتے ہیں (اسپارْس گیٹنگ)، اکثر k=1 یا k=2، تاکہ کمپیوٹ کم رہے۔
- اسپارْس ایکٹیویشن — کسی بھی دیے گئے ٹوکن کے لیے صرف منتخب ماہرین چلتے ہیں؛ باقی چھوڑ دیے جاتے ہیں۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں مؤثریت آتی ہے: کل محفوظ پیرامیٹرز >> فی ٹوکن کمپیوٹ کیے جانے والے ایکٹیو پیرامیٹرز۔
Mistral اپنے ڈیزائن کو “گرینولر” MoE کہتا ہے تاکہ یہ اجاگر ہو کہ ماڈل میں کئی چھوٹے/خصوصی ماہرین ہیں اور ایک روٹنگ اسکیم ہے جو کئی GPUs اور طویل کانٹیکسٹس میں اسکیل کے لیے موزوں ہے۔ نتیجہ: انتہائی بڑی نمائشی گنجائش، جبکہ فی ٹوکن کمپیوٹ ایک بہت چھوٹے گھنے ماڈل کے قریب رہتا ہے، کل پیرامیٹرز:
- کل پیرامیٹرز: 675 billion؛ تمام ماہرین اور ٹرانسفارمر کے دیگر حصوں میں محفوظ کیے گئے پیرامیٹرز کا مجموعہ۔ یہ عدد ماڈل کی مجموعی گنجائش (کتنی معلومات اور تخصص یہ رکھ سکتا ہے) کو ظاہر کرتا ہے۔
- ایکٹیو پیرامیٹرز: 41 billion۔ وہ ذیلی سیٹ جو عام فارورڈ پاس میں واقعی استعمال/کمپیوٹ ہوتا ہے، کیونکہ روٹر فی ٹوکن صرف چند ماہرین کو فعال کرتا ہے۔ یہ وہ میٹرک ہے جو فی درخواست انفرینس کمپیوٹ اور میموری استعمال سے زیادہ قریب سے متعلق ہے۔ Mistral کے عوامی مواد میں تقریباً ~41B ایکٹیو پیرامیٹرز درج ہیں؛ کچھ ماڈل صفحات مخصوص ویریئنٹس (مثلاً 39B) کے لیے قدرے مختلف شمار دکھاتے ہیں — یہ ویریئنٹ/انسٹرکٹ ورژنز یا راؤنڈنگ کی عکاسی کر سکتا ہے۔
ٹریننگ کنفیگریشن:
- 3000 NVIDIA H200 GPUs کے ساتھ ازسرِنو تربیت؛
- ڈیٹا میں کئی زبانیں، کئی ٹاسکس، اور کئی موڈیلٹیز شامل؛
- امیج ان پٹ اور کراس لینگویج انفرینس کی معاونت۔
Mistral Large 3 کی فیچر ٹیبل
| زمرہ | فنی صلاحیت کی وضاحت |
|---|---|
| ملٹی موڈل فہم | امیج ان پٹ اور تجزیہ کی معاونت، مکالمے کے دوران بصری مواد کی تفہیم کو ممکن بناتی ہے۔ |
| کثیر لسانی معاونت | 10+ بڑی زبانوں کی مقامی معاونت (English، French، Spanish، German، Italian، Portuguese، Dutch، Chinese، Japanese، Korean، Arabic، وغیرہ)۔ |
| سسٹم پرامپٹ معاونت | سسٹم ہدایات اور سیاقی پرامپٹس کے ساتھ اعلیٰ درجے کی مطابقت، پیچیدہ ورک فلو کے لیے موزوں۔ |
| ایجنٹ صلاحیتیں | نیٹو فنکشن کالنگ اور اسٹرکچرڈ JSON آؤٹ پٹ کی معاونت، جس سے براہِ راست ٹول کال یا بیرونی سسٹم انضمام ممکن ہوتا ہے۔ |
| کانٹیکسٹ ونڈو | 256K tokens کے الٹرا-لانگ کانٹیکسٹ ونڈو کی معاونت، اوپن سورس ماڈلز میں طویل ترین میں سے۔ |
| کارکردگی کی پوزیشننگ | پروڈکشن-گریڈ کارکردگی جس میں طویل سیاق کی مضبوط سمجھ اور مستحکم آؤٹ پٹ شامل ہیں۔ |
| اوپن سورس لائسنس | Apache 2.0 لائسنس، تجارتی ترمیم کے لیے آزادانہ استعمال۔ |
Overview:
- کارکردگی مرکزی بند-سورس ماڈلز کے مماثل ہے؛
- کثیر لسانی ٹاسکس میں شاندار کارکردگی (خصوصاً غیر English اور غیر Chinese منظرناموں میں)؛
- امیج کی سمجھ اور ہدایات کی پیروی کرنے کی صلاحیتیں رکھتا ہے؛
- ایک بنیادی ورژن (Base) اور ہدایات کے لیے بہتر بنایا گیا ورژن (Instruct) فراہم کرتا ہے، جبکہ انفرینس کے لیے بہتر بنایا گیا ورژن (Reasoning) جلد آرہا ہے۔
بنچ مارکس پر Mistral Large 3 کی کارکردگی کیا ہے؟
ابتدائی عوامی بنچ مارکس اور لیڈر بورڈز Mistral Large 3 کو اوپن سورس ماڈلز میں اعلیٰ مقام پر دکھاتے ہیں: LMArena میں OSS non-reasoning ماڈلز میں #2 کی پوزیشن اور متعدد معیاری ٹاسکس (مثلاً GPQA، MMLU اور دیگر ریزننگ/عمومی علم suites) پر اعلیٰ سطحی لیڈر بورڈ پوزیشنز کا ذکر۔
![Mistral Large 3 Mistral AI کی جانب سے دسمبر 2025 کے اوائل میں جاری کی گئی تازہ ترین “فرنٹیئر” ماڈل فیملی ہے۔ یہ ایک اوپن ویٹ، پروڈکشن-مرکوز، ملٹی موڈل فاؤنڈیشن ماڈل ہے جو گرینولر اسپارس Mixture-of-Experts (MoE) ڈیزائن کے گرد بنایا گیا ہے اور “فرنٹیئر” ریزننگ، طویل سیاق کی سمجھ، اور وژن + ٹیکسٹ صلاحیتیں فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جبکہ اسپارسیٹی اور جدید کوانٹائزیشن کے ذریعے انفرینس کو عملی رکھتا ہے۔ Mistral Large 3 کو 675 billion کل پیرامیٹرز کے ساتھ بیان کیا جاتا ہے، انفرینس پر ~41 billion ایکٹیو پیرامیٹرز اور ڈیفالٹ کنفیگریشن میں 256k token کانٹیکسٹ ونڈو — یہ امتزاج صلاحیت اور پیمانے دونوں کو آگے بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، بغیر اس کے کہ ہر انفرینس میں تمام پیرامیٹرز استعمال ہوں۔
Mistral Large 3 کیا ہے؟ یہ کیسے کام کرتا ہے؟
Mistral Large 3 کیا ہے؟
Mistral Large 3 Mistral AI کے Mistral 3 خاندان کا فلیگ شپ فرنٹیئر ماڈل ہے — ایک بڑا، اوپن ویٹ، ملٹی موڈل Mixture-of-Experts (MoE) ماڈل جو Apache-2.0 لائسنس کے تحت جاری کیا گیا ہے۔ یہ “فرنٹیئر” صلاحیت فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے (ریزننگ، کوڈنگ، طویل سیاق کی سمجھ، ملٹی موڈل ٹاسکس) جبکہ انفرینس کمپیوٹ کو اسپارْس رکھتا ہے، یعنی ہر ٹوکن کے لیے ماڈل کے صرف چند ماہرین فعال ہوتے ہیں اور باقی نہیں۔
Mistral Large 3 ایک Mixture-of-Experts (MoE) طریقہ اختیار کرتا ہے: ہر ٹوکن کے لیے ہر پیرامیٹر کو فعال کرنے کے بجائے، ماڈل ٹوکن پروسیسنگ کو ماہر ذیلی نیٹ ورکس کے ایک ذیلی سیٹ کی طرف روٹ کرتا ہے۔ Large 3 کے لیے شائع شدہ شمار تقریباً 41 billion ایکٹیو پیرامیٹرز (وہ پیرامیٹرز جو عام طور پر ایک ٹوکن کے لیے حصہ لیتے ہیں) اور تمام ماہرین میں 675 billion کل پیرامیٹرز ہیں — ایک اسپارْس لیکن وسیع ڈیزائن جو کمپیوٹ مؤثریت اور ماڈل گنجائش کے درمیان متوازن نقطہ حاصل کرنے کا مقصد رکھتا ہے۔ ماڈل ایک انتہائی طویل کانٹیکسٹ ونڈو (دستاویزی طور پر 256k tokens) اور ملٹی موڈل ان پٹس (ٹیکسٹ + امیج) کی بھی معاونت کرتا ہے۔
مختصر طور پر: یہ ایک MoE ماڈل ہے جس میں کل طور پر بہت بڑی گنجائش ہے (تاکہ متنوع مہارتیں محفوظ رہ سکیں) مگر انفرینس کے وقت صرف ایک بہت چھوٹا فعال ذیلی سیٹ پر کمپیوٹ کرتا ہے — مقصد یہ ہے کہ اسی پیمانے کے گھنے (dense) ماڈل کے مقابلے میں فرنٹیئر کارکردگی کو زیادہ مؤثر طریقے سے فراہم کیا جائے۔
بنیادی ساخت: Granular Mixture-of-Experts (MoE)
بالائی سطح پر، Mistral Large 3 ٹرانسفارمر کی کچھ (یا بہت سی) فیڈ-فارورڈ سب لیئرز کو MoE لیئرز سے بدلتا ہے۔ ہر MoE لیئر میں شامل ہوتے ہیں:
- کئی ماہرین — آزاد ذیلی نیٹ ورکس (عام طور پر FFN بلاکس)۔ مجموعی طور پر یہ ماڈل کا بہت بڑا کل پیرامیٹر شمار (مثلاً سینکڑوں بلین) پیدا کرتے ہیں۔
- روٹر / گیٹنگ نیٹ ورک — ایک چھوٹا نیٹ ورک جو ٹوکن نمائندگی کو دیکھتا ہے اور فیصلہ کرتا ہے کہ اس ٹوکن کو کون سا ماہر(ین) پروسیس کرے گا۔ جدید MoE روٹرز عموماً صرف ٹاپ-k ماہرین منتخب کرتے ہیں (اسپارْس گیٹنگ)، اکثر k=1 یا k=2، تاکہ کمپیوٹ کم رہے۔
- اسپارْس ایکٹیویشن — کسی بھی دیے گئے ٹوکن کے لیے صرف منتخب ماہرین چلتے ہیں؛ باقی چھوڑ دیے جاتے ہیں۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں مؤثریت آتی ہے: کل محفوظ پیرامیٹرز >> فی ٹوکن کمپیوٹ کیے جانے والے ایکٹیو پیرامیٹرز۔
Mistral اپنے ڈیزائن کو “گرینولر” MoE کہتا ہے تاکہ یہ اجاگر ہو کہ ماڈل میں کئی چھوٹے/خصوصی ماہرین ہیں اور ایک روٹنگ اسکیم ہے جو کئی GPUs اور طویل کانٹیکسٹس میں اسکیل کے لیے موزوں ہے۔ نتیجہ: انتہائی بڑی نمائشی گنجائش، جبکہ فی ٹوکن کمپیوٹ ایک بہت چھوٹے گھنے ماڈل کے قریب رہتا ہے، کل پیرامیٹرز:
- کل پیرامیٹرز: 675 billion؛ تمام ماہرین اور ٹرانسفارمر کے دیگر حصوں میں محفوظ کیے گئے پیرامیٹرز کا مجموعہ۔ یہ عدد ماڈل کی مجموعی گنجائش (کتنی معلومات اور تخصص یہ رکھ سکتا ہے) کو ظاہر کرتا ہے۔
- ایکٹیو پیرامیٹرز: 41 billion۔ وہ ذیلی سیٹ جو عام فارورڈ پاس میں واقعی استعمال/کمپیوٹ ہوتا ہے، کیونکہ روٹر فی ٹوکن صرف چند ماہرین کو فعال کرتا ہے۔ یہ وہ میٹرک ہے جو فی درخواست انفرینس کمپیوٹ اور میموری استعمال سے زیادہ قریب سے متعلق ہے۔ Mistral کے عوامی مواد میں تقریباً ~41B ایکٹیو پیرامیٹرز درج ہیں؛ کچھ ماڈل صفحات مخصوص ویریئنٹس (مثلاً 39B) کے لیے قدرے مختلف شمار دکھاتے ہیں — یہ ویریئنٹ/انسٹرکٹ ورژنز یا راؤنڈنگ کی عکاسی کر سکتا ہے۔
ٹریننگ کنفیگریشن:
- 3000 NVIDIA H200 GPUs کے ساتھ ازسرِنو تربیت؛
- ڈیٹا میں کئی زبانیں، کئی ٹاسکس، اور کئی موڈیلٹیز شامل؛
- امیج ان پٹ اور کراس لینگویج انفرینس کی معاونت۔
Mistral Large 3 کی فیچر ٹیبل
| زمرہ | فنی صلاحیت کی وضاحت |
|---|---|
| ملٹی موڈل فہم | امیج ان پٹ اور تجزیہ کی معاونت، مکالمے کے دوران بصری مواد کی تفہیم کو ممکن بناتی ہے۔ |
| کثیر لسانی معاونت | 10+ بڑی زبانوں کی مقامی معاونت (English، French، Spanish، German، Italian، Portuguese، Dutch، Chinese، Japanese، Korean، Arabic، وغیرہ)۔ |
| سسٹم پرامپٹ معاونت | سسٹم ہدایات اور سیاقی پرامپٹس کے ساتھ اعلیٰ درجے کی مطابقت، پیچیدہ ورک فلو کے لیے موزوں۔ |
| ایجنٹ صلاحیتیں | نیٹو فنکشن کالنگ اور اسٹرکچرڈ JSON آؤٹ پٹ کی معاونت، جس سے براہِ راست ٹول کال یا بیرونی سسٹم انضمام ممکن ہوتا ہے۔ |
| کانٹیکسٹ ونڈو | 256K tokens کے الٹرا-لانگ کانٹیکسٹ ونڈو کی معاونت، اوپن سورس ماڈلز میں طویل ترین میں سے۔ |
| کارکردگی کی پوزیشننگ | پروڈکشن-گریڈ کارکردگی جس میں طویل سیاق کی مضبوط سمجھ اور مستحکم آؤٹ پٹ شامل ہیں۔ |
| اوپن سورس لائسنس | Apache 2.0 لائسنس، تجارتی ترمیم کے لیے آزادانہ استعمال۔ |
Overview:
- کارکردگی مرکزی بند-سورس ماڈلز کے مماثل ہے؛
- کثیر لسانی ٹاسکس میں شاندار کارکردگی (خصوصاً غیر English اور غیر Chinese منظرناموں میں)؛
- امیج کی سمجھ اور ہدایات کی پیروی کرنے کی صلاحیتیں رکھتا ہے؛
- ایک بنیادی ورژن (Base) اور ہدایات کے لیے بہتر بنایا گیا ورژن (Instruct) فراہم کرتا ہے، جبکہ انفرینس کے لیے بہتر بنایا گیا ورژن (Reasoning) جلد آرہا ہے۔
بنچ مارکس پر Mistral Large 3 کی کارکردگی کیا ہے؟
ابتدائی عوامی بنچ مارکس اور لیڈر بورڈز Mistral Large 3 کو اوپن سورس ماڈلز میں اعلیٰ مقام پر دکھاتے ہیں: LMArena میں OSS non-reasoning ماڈلز میں #2 کی پوزیشن اور متعدد معیاری ٹاسکس (مثلاً GPQA، MMLU اور دیگر ریزننگ/عمومی علم suites) پر اعلیٰ سطحی لیڈر بورڈ پوزیشنز کا ذکر۔]()
اب تک ظاہر ہونے والی مضبوطیاں
- طویل دستاویز فہم اور retrieval-augmented ٹاسکس: طویل کانٹیکسٹ اور اسپارْس گنجائش کا امتزاج Mistral Large 3 کو لانگ-کانٹیکسٹ ٹاسکس (دستاویزی QA، بڑی دستاویزات میں خلاصہ کاری) پر فائدہ دیتا ہے۔
- عمومی علم اور ہدایات کی پیروی: انسٹرکٹ-ٹیونڈ ویریئنٹس میں Mistral Large 3 بہت سے “عمومی اسسٹنٹ” ٹاسکس اور سسٹم پرامپٹ کی پابندی پر مضبوط ہے۔
- توانائی اور تھرو پٹ (آپٹمائزڈ ہارڈویئر پر): NVIDIA کا تجزیہ دکھاتا ہے کہ جب Mistral Large 3 کو GB200 NVL72 پر MoE-خصوصی آپٹمائزیشنز کے ساتھ چلایا جاتا ہے تو توانائی مؤثریت اور تھرو پٹ میں متاثرکن اضافہ ہوتا ہے — یہ اعداد براہِ راست فی ٹوکن لاگت اور انٹرپرائز اسکیل ایبلٹی میں ترجمہ ہوتے ہیں۔
آپ Mistral Large 3 تک کیسے رسائی حاصل کر سکتے ہیں اور اسے کیسے استعمال کریں؟
ہوسٹڈ کلاؤڈ رسائی (فوری راستہ)
Mistral Large 3 متعدد کلاؤڈ اور پلیٹ فارم شراکت داروں کے ذریعے دستیاب ہے:
- Hugging Face ماڈل کارڈز اور انفرینس آرٹیفیکٹس (ماڈل بنڈلز جن میں انسٹرکٹ ویریئنٹس اور آپٹمائزڈ NVFP4 آرٹیفیکٹس شامل ہیں) ہوسٹ کرتا ہے۔ آپ ماڈل کو Hugging Face Inference API کے ذریعے کال کر سکتے ہیں یا مطابقت رکھنے والے آرٹیفیکٹس ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں۔
- Azure / Microsoft Foundry نے انٹرپرائز ورکس لوڈز کے لیے Mistral Large 3 دستیابی کا اعلان کیا۔
- NVIDIA نے GB200/H200 خاندان کے لیے تیز رفتار رن ٹائمز اور آپٹمائزیشن نوٹس شائع کیے اور Red Hat جیسے شراکت داروں نے vLLM ہدایات شائع کیں۔
یہ ہوسٹڈ راستے آپ کو MoE رن ٹائم انجینئرنگ سے نمٹے بغیر تیزی سے آغاز کرنے دیتے ہیں۔
مقامی طور پر یا اپنی انفرا پر چلانا (ایڈوانسڈ)
Mistral Large 3 کو مقامی طور پر یا نجی انفرا پر چلانا ممکن ہے مگر آسان نہیں:
اختیارات:
- Hugging Face آرٹیفیکٹس + accelerate/transformers — چھوٹے ویریئنٹس کے لیے یا اگر آپ کے پاس GPU فارم اور موزوں شاردنگ ٹولز ہوں۔ ماڈل کارڈ پلیٹ فارم-خصوصی پابندیوں اور تجویز کردہ فارمیٹس (مثلاً NVFP4) کی فہرست دیتا ہے۔
- vLLM — ایک انفرینس سرور جو بڑے LLMs اور طویل کانٹیکسٹس کے لیے آپٹمائزڈ ہے؛ Red Hat اور دیگر شراکت داروں نے vLLM پر Mistral Large 3 چلانے کے رہنما شائع کیے ہیں تاکہ مؤثر تھرو پٹ اور لیٹنسی حاصل ہو۔
- خصوصی اسٹیکس (NVIDIA Triton / NVL72 / custom kernels) — بہترین لیٹنسی/مؤثریت کے لیے درکار؛ NVIDIA نے GB200/H200 اور NVL72 رن ٹائمز کے ساتھ Mistral 3 کو تیز کرنے پر ایک بلاگ شائع کیا۔
- Ollama / مقامی VM مینیجرز — کمیونٹی رہنما مقامی سیٹ اپس (Ollama، Docker) دکھاتے ہیں؛ بڑے RAM/GPU فٹ پرنٹس اور ویریئنٹس یا کوانٹائزڈ چیک پوائنٹس کے استعمال کی ضرورت متوقع ہے۔
مثال: Hugging Face انفرینس (Python)
# 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())
نوٹ: بہت طویل کانٹیکسٹس (دسیوں ہزار ٹوکنز) کے لیے، پرووائیڈر کی اسٹریمنگ/چَنکنگ سفارشات اور ماڈل ویریئنٹ کی معاونت یافتہ کانٹیکسٹ لمبائی دیکھیں۔
مثال: vLLM سرور شروع کرنا (تصوری)
vLLM ایک ہائی-پرفارمنس انفرینس سرور ہے جسے انٹرپرائزز استعمال کرتے ہیں۔ ذیل میں ایک تصوری آغاز ہے (vLLM ڈاکیومنٹیشن میں فلیگز، ماڈل پاتھ، اور MoE سپورٹ دیکھیں):
# 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
پھر vLLM Python کلائنٹ یا HTTP API استعمال کر کے درخواستیں بھیجیں۔ MoE ماڈلز کے لیے آپ کو یقینی بنانا ہوگا کہ vLLM بلڈ اور رن ٹائم اسپارْس ایکسپرٹ کرنلز اور ماڈل کے چیک پوائنٹ فارمیٹ (NVFP4/FP8/BF16) کی معاونت کرے۔
Mistral Large 3 کو ڈپلائے کرنے کے عملی بہترین طریقے
درست ویریئنٹ اور پریسیژن منتخب کریں
- اسسٹنٹ ورک فلو کے لیے انسٹرکشن-ٹیونڈ چیک پوائنٹ سے آغاز کریں (ماڈل خاندان Instruct ویریئنٹ کے ساتھ آتا ہے)۔ Base ماڈلز صرف تب استعمال کریں جب آپ فائن-ٹیوننگ یا اپنی انسٹرکشن ٹیوننگ کا ارادہ رکھتے ہوں۔
- آپ کے ہارڈویئر کے لیے دستیاب آپٹمائزڈ لو-پریسیژن ویریئنٹس (NVFP4، FP8، BF16) استعمال کریں؛ اگر چیک پوائنٹ ماڈل وینڈر نے تیار اور ویلیڈیٹ کیا ہو تو یہ کم سے کم معیار کمی کے ساتھ بڑے مؤثریتی فائدے دیتے ہیں۔
میموری، شاردنگ، اور ہارڈویئر
- امید نہ رکھیں کہ 675B کل پیرامیٹر چیک پوائنٹ ایک سنگل کموڈٹی GPU پر چلے گا — اگرچہ فی ٹوکن صرف ~41B ایکٹیو ہیں، مکمل چیک پوائنٹ بہت بڑا ہے اور شاردنگ حکمتِ عملیاں اور ہائی-میموری ایکسیلیریٹرز (GB200/H200 کلاس) یا منظم CPU+GPU آف لوڈ درکار ہیں۔
- ماڈل پیراللزم + ایکسپرٹ پلیسمنٹ استعمال کریں: MoE ماڈلز کو ڈیوائسز پر ماہرین کی جگہ بندی سے روٹنگ ٹریفک کے توازن کا فائدہ ہوتا ہے۔ وینڈر گائیڈنس کے مطابق ایکسپرٹ اسائنمنٹ کریں۔
لانگ-کانٹیکسٹ انجینئرنگ
- چَنک اور retrieve کریں: بہت سے طویل-دستاویز ٹاسکس کے لیے، 256k کانٹیکسٹ کے ساتھ ایک retrieval جزو کو ملائیں تاکہ لیٹنسی اور لاگت قابو میں رہے — یعنی متعلقہ چنکس حاصل کریں اور پھر ماڈل کو مرکوز کانٹیکسٹ دیں۔
- اسٹریمنگ اور ونڈوِنگ: مسلسل اسٹریمز کے لیے، ایک سلائیڈنگ ونڈو برقرار رکھیں اور پرانے کانٹیکسٹ کو مختصر نوٹس میں سموئیں تاکہ ماڈل کی توجہ کا بجٹ مؤثر رہے۔
MoE ماڈلز کے لیے پرامپٹ انجینئرنگ
- واضح ہدایات کو ترجیح دیں: انسٹرکٹ-ٹیونڈ چیک پوائنٹس واضح ٹاسکس اور مثالوں پر بہتر جواب دیتے ہیں۔ پیچیدہ اسٹرکچرڈ آؤٹ پٹ کے لیے پرامپٹ میں چند مثالیں شامل کریں۔
- Chain-of-thought اور سسٹم میسیجز: ریزننگ ٹاسکس کے لیے، پرامپٹس کو اس طرح ساخت دیں کہ مرحلہ وار استدلال کی حوصلہ افزائی ہو اور درمیانی نتائج کی توثیق ہو۔ مگر خیال رکھیں: chain-of-thought پرامپٹنگ سے ٹوکن کھپت اور لیٹنسی بڑھتی ہے۔
نتیجہ
Mistral Large 3 اوپن ویٹ ماڈل منظرنامے میں ایک اہم سنگِ میل ہے: 675B کل / ~41B ایکٹیو MoE ماڈل جس میں 256k کانٹیکسٹ ونڈو، ملٹی موڈل صلاحیتیں، اور ڈپلائمنٹ نسخے شامل ہیں جو بڑے انفراسٹرکچر شراکت داروں کے ساتھ ہم آہنگ کیے گئے ہیں۔ یہ انٹرپرائزز کے لیے ایک پرکشش کارکردگی-برائے-لاگت پروفائل پیش کرتا ہے جو MoE رن ٹائم اور ہارڈویئر اسٹیک اپنانے کی صلاحیت رکھتے ہیں، جبکہ خصوصی ریزننگ ٹاسکس اور عملی تیاری کے لیے محتاط تشخیص اب بھی ضروری ہے۔
آغاز کے لیے، مزید AI ماڈلز (جیسے Gemini 3 Pro) کی صلاحیتوں کو Playground میں تلاش کریں اور تفصیلی ہدایات کے لیے API رہنمائی سے رجوع کریں۔ رسائی سے پہلے، براہِ کرم یقینی بنائیں کہ آپ CometAPI میں لاگ اِن ہیں اور API کی حاصل کر چکے ہیں۔ CometAPI سرکاری قیمت کے مقابلے میں کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے تاکہ آپ انضمام کر سکیں۔
Ready to Go?→ آج ہی CometAPI کے لیے سائن اپ کریں !
