El Mistral Small 4 se presenta como el potente y versátil motor de IA de Europa
En el competitivo panorama de los modelos de lenguaje a gran escala de código abierto, Mistral AI, una de las empresas europeas más destacadas, ha vuelto a demostrar su impresionante ritmo de innovación.
El 16 de marzo, hora local, Mistral AI lanzó oficialmente Mistral Small4. Se trata del primer modelo a gran escala verdaderamente «generalista» del laboratorio, que integra con éxito, por primera vez, razonamiento de primer nivel, comprensión multimodal y sólidas capacidades de codificación en una única arquitectura. Para los desarrolladores, esto elimina la necesidad de elegir entre modelos verticales especializados, ya que el nuevo Small4 ofrece un rendimiento integral.

Mistral Small4 utiliza una arquitectura avanzada de «mezcla de expertos» (Mixture of Experts, MoE):
Parámetros principales: El modelo cuenta con un total de 119 000 millones de parámetros, de los cuales solo 6000 millones están activos durante la inferencia, lo que aumenta significativamente la eficiencia operativa sin comprometer la capacidad.
Contexto ampliado: cuenta con una ventana de contexto ampliada de 256 000 tokens, lo que le permite procesar con facilidad documentos técnicos completos o extensos repositorios de código.
Modos flexibles: Admite tanto el modo de respuesta rápida como el de razonamiento profundo, y se distribuye de forma abierta bajo la permisiva licencia Apache 2.0.
En términos de rendimiento, Mistral Small4 supone un avance sustancial con respecto a su predecesor. Los datos oficiales indican una reducción del 40 % en el tiempo de finalización de extremo a extremo en el modo optimizado para la latencia. En el modo optimizado para el rendimiento, puede gestionar tres veces más solicitudes por segundo que Small3. En evaluaciones cruzadas con otros modelos líderes, su rendimiento en tres pruebas de referencia clave es competitivo con el GPT-OSS120B de OpenAI.
Requisitos de implementación y recomendaciones de hardware:
Para aprovechar al máximo el potencial de este modelo, Mistral AI ofrece una guía clara sobre el hardware. La configuración mínima recomendada es 4× HGX H100 o 1× DGX B200. Para un rendimiento óptimo, la recomendación oficial es una configuración que utilice 4× HGX H200 o 2× DGX B200.
Con el lanzamiento de Mistral Small4, Mistral AI
Artículo relacionado
CEO de DeepMind, Hassabis: Duermo seis horas al día y generalmente me siento con energía alrededor de la 1 a. m.
Fortune ha presentado recientemente una entrevista con Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, en la que revela su enfoque poco convencional para el descanso y la productividad. Hassabis ha revelado que duerme muy poco, estructurando s
OpenAI y Anthropic compiten por la cuota de mercado a pesar de la caída de los ingresos
A pesar de los recientes informes que sugieren que OpenAI no ha alcanzado sus objetivos de ingresos —lo que ha generado presión sobre las acciones tecnológicas este martes—, los inversores privados en
Cumplimiento de la normativa sobre vehículos autónomos en California: una nueva era de multas, geovallas y 1 millón de millas
Guident opera un servicio de transporte de AuveTech en el sur de Florida, gestionando una ruta de cuatro millas en West Palm Beach y otra de una milla en Boca Ratón mediante su tecnología de monitoriz
Recomendaciones de temas especiales relacionados
comentario (1)
0/500
Mistral Small klingt echt vielversprechend! Als Europäer freut es mich, dass hier nicht nur die großen US-Firmen die Szene dominieren. Hoffentlich bleibt das Modell auch wirklich 'open source' und wird nicht irgendwann eingeschränkt. Die Geschwindigkeit, mit der Mistral neue Modelle raushaut, ist schon beeindruckend – fast ein bisschen beängstigend. 🧐 Kann es in der Praxis mit den etablierten Größen mithalten?
En el competitivo panorama de los modelos de lenguaje a gran escala de código abierto, Mistral AI, una de las empresas europeas más destacadas, ha vuelto a demostrar su impresionante ritmo de innovación.
El 16 de marzo, hora local, Mistral AI lanzó oficialmente Mistral Small4. Se trata del primer modelo a gran escala verdaderamente «generalista» del laboratorio, que integra con éxito, por primera vez, razonamiento de primer nivel, comprensión multimodal y sólidas capacidades de codificación en una única arquitectura. Para los desarrolladores, esto elimina la necesidad de elegir entre modelos verticales especializados, ya que el nuevo Small4 ofrece un rendimiento integral.

Mistral Small4 utiliza una arquitectura avanzada de «mezcla de expertos» (Mixture of Experts, MoE):
Parámetros principales: El modelo cuenta con un total de 119 000 millones de parámetros, de los cuales solo 6000 millones están activos durante la inferencia, lo que aumenta significativamente la eficiencia operativa sin comprometer la capacidad.
Contexto ampliado: cuenta con una ventana de contexto ampliada de 256 000 tokens, lo que le permite procesar con facilidad documentos técnicos completos o extensos repositorios de código.
Modos flexibles: Admite tanto el modo de respuesta rápida como el de razonamiento profundo, y se distribuye de forma abierta bajo la permisiva licencia Apache 2.0.
En términos de rendimiento, Mistral Small4 supone un avance sustancial con respecto a su predecesor. Los datos oficiales indican una reducción del 40 % en el tiempo de finalización de extremo a extremo en el modo optimizado para la latencia. En el modo optimizado para el rendimiento, puede gestionar tres veces más solicitudes por segundo que Small3. En evaluaciones cruzadas con otros modelos líderes, su rendimiento en tres pruebas de referencia clave es competitivo con el GPT-OSS120B de OpenAI.
Requisitos de implementación y recomendaciones de hardware:
Para aprovechar al máximo el potencial de este modelo, Mistral AI ofrece una guía clara sobre el hardware. La configuración mínima recomendada es 4× HGX H100 o 1× DGX B200. Para un rendimiento óptimo, la recomendación oficial es una configuración que utilice 4× HGX H200 o 2× DGX B200.
Con el lanzamiento de Mistral Small4, Mistral AI
CEO de DeepMind, Hassabis: Duermo seis horas al día y generalmente me siento con energía alrededor de la 1 a. m.
Fortune ha presentado recientemente una entrevista con Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, en la que revela su enfoque poco convencional para el descanso y la productividad. Hassabis ha revelado que duerme muy poco, estructurando s
OpenAI y Anthropic compiten por la cuota de mercado a pesar de la caída de los ingresos
A pesar de los recientes informes que sugieren que OpenAI no ha alcanzado sus objetivos de ingresos —lo que ha generado presión sobre las acciones tecnológicas este martes—, los inversores privados en
Mistral Small klingt echt vielversprechend! Als Europäer freut es mich, dass hier nicht nur die großen US-Firmen die Szene dominieren. Hoffentlich bleibt das Modell auch wirklich 'open source' und wird nicht irgendwann eingeschränkt. Die Geschwindigkeit, mit der Mistral neue Modelle raushaut, ist schon beeindruckend – fast ein bisschen beängstigend. 🧐 Kann es in der Praxis mit den etablierten Größen mithalten?





Hogar






