أطلقت شركة Mistral AI الفرنسية نموذجها الجديد Mistral Small 4، الذي يجمع قدرات الاستدلال ومعالجة الصور والبرمجة الوكيلية في نموذج واحد مفتوح المصدر. وقالت الشركة إن النموذج متاح بموجب رخصة Apache 2.0، مما يتيح استخدامه وتعديله وتوزيعه بحرية.
ما هو Mistral Small 4؟
يدمج Mistral Small 4 قدرات ثلاثة نماذج متخصصة سابقة في منصة واحدة: Magistral للاستدلال، وPixtral لمهام الرؤية المتعددة الوسائط، وDevstral للبرمجة الوكيلية. وكان المستخدمون في السابق مضطرين إلى اختيار نماذج منفصلة بحسب المهمة، غير أن الإصدار الجديد يلغي هذا الشرط بتوفير الوظائف الثلاث ضمن بنية واحدة.
المواصفات التقنية لـ Mistral Small 4
يعتمد النموذج على بنية Mixture of Experts (MoE) تضم 128 خبيراً، يُفعَّل منها 4 لكل رمز. ويحتوي النموذج على 119 مليار معامل إجمالي، مع 6 مليارات معامل نشطة لكل رمز. علاوة على ذلك، يدعم النموذج نافذة سياق تبلغ 256,000 رمز، مما يتيح تحليل المستندات الطويلة والتفاعلات الممتدة.
يتيح معامل reasoning_effort القابل للتهيئة للمستخدمين التبديل بين الاستجابات السريعة منخفضة الكمون والاستدلال العميق خطوة بخطوة. ويُنتج ضبط المعامل على none استجابات خفيفة مماثلة لـ Mistral Small 3.2، فيما يُوفر ضبطه على high استدلالاً تفصيلياً مماثلاً لسلسلة نماذج Magistral.
Mistral Small 4 ومعايير الأداء
وفقاً لشركة Mistral AI، يحقق النموذج انخفاضاً بنسبة 40% في وقت الإكمال الشامل في إعدادات تحسين الكمون. فضلاً عن ذلك، يُعالج ثلاثة أضعاف عدد الطلبات في الثانية مقارنةً بـ Mistral Small 3 في إعدادات تحسين الإنتاجية.
على معيار AA LCR، يسجل Mistral Small 4 درجة 0.72 باستخدام 1,600 حرف فقط من المخرجات. في المقابل، تحتاج نماذج Qwen إلى 5,800 إلى 6,100 حرف لأداء مماثل. وعلى معيار LiveCodeBench، يتفوق النموذج على GPT-OSS 120B مع إنتاج مخرجات أقل بنسبة 20%. وتُترجم المخرجات الأقصر مباشرةً إلى كمون أدنى وتكاليف استدلال الذكاء الاصطناعي أقل.
متطلبات البنية التحتية والتوافر
يتطلب الحد الأدنى من الأجهزة 4 وحدات NVIDIA HGX H100، أو وحدتين NVIDIA HGX H200، أو وحدة NVIDIA DGX B200 واحدة. أما الإعداد الموصى به لتحقيق الأداء الأمثل فيشمل 4 وحدات NVIDIA HGX H100، أو 4 وحدات NVIDIA HGX H200، أو وحدتين NVIDIA DGX B200.
قالت Mistral AI إنها تعاونت عن كثب مع NVIDIA لتحسين الاستدلال لإطاري vLLM وSGLang. كما أعلنت الشركة انضمامها إلى NVIDIA Nemotron Coalition بوصفها عضواً مؤسساً. ويتوفر النموذج أيضاً على Hugging Face وllama.cpp وTransformers وغيرها من المنصات.
يستهدف Mistral Small 4 ثلاث فئات رئيسية من المستخدمين: المطورون الراغبون في أتمتة البرمجة والعمل الوكيلي، والمؤسسات التي تحتاج إلى مساعدين للدردشة وتحليل المستندات، والباحثون في مجالات الرياضيات والاستدلال المعقد. ويدعم النموذج الضبط الدقيق لمهام متخصصة بفضل رخصته مفتوحة المصدر.
“من خلال توحيد قدرات التعليمات والاستدلال ومعالجة الوسائط المتعددة، يُبسّط Mistral Small 4 تكامل الذكاء الاصطناعي ويُمكّن المستخدمين من معالجة نطاق أوسع من المهام بأداة واحدة قابلة للتكيف.”Mistral AI
يتوفر النموذج عبر Mistral API وAI Studio ومستودع Hugging Face. ويمكن للمطورين تجربته مجاناً على البنية التحتية للحوسبة المعجّلة من NVIDIA. وللنشر الإنتاجي، يتوفر Mistral Small 4 بوصفه NVIDIA NIM يوفر استدلالاً في حاويات جاهزة للاستخدام. كما يدعم النموذج الضبط الدقيق الخاص بالمجال عبر NVIDIA NeMo، في حين يمكن للعملاء المؤسسيين التواصل مع Mistral AI مباشرةً للحصول على حلول مخصصة أو نشر محلي.
