多模态，性能超 GPT-4o Mini、Gemma 3，还能在单个 RTX 4090 上运行，这个小模型值得一试。
小模型正在变得越来越好，而且越来越便宜。
刚刚，法国 AI 创企 Mistral AI 开源了一个 24B 的多模态小模型，该模型在多个基准上击败了 Gemma 3 和 GPT-4o Mini 等同类模型，而且推理速度达到了 150 个 token / 秒，称得上是又好又快。
重要的是，它只需要一个 RTX 4090 或 32GB RAM 的 Mac 就能运行，而且开源协议是 Apache 2.0，因此既能用于研究，也能商用。
具体来说，Mistral Small 3.1 是基于 Mistral Small 3 构建的。与 Mistral Small 3 相比，它的上下文窗口更大，达到了 128k（Mistral Small 3 仅为 32k），文本生成能力得到了改进，还新增了视觉能力。
Mistral 官方表示，Mistral Small 3.1 是一款多功能模型，旨在处理各种生成式 AI 任务，包括指令遵循、对话辅助、图像理解和函数调用。它为企业级和消费级 AI 应用提供了坚实的基础。
目前，部分开发者已经在自己的设备上完成了部署，并晒出了体验效果：
Mistral Small 3.1 可在 huggingface 网站 Mistral Small 3.1 Base 和 Mistral Small 3.1 Instruct 上下载。
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Mistral Small 3.1 Base：huggingface.co/mistralai/M...
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Mistral Small 3.1 Instruct：huggingface.co/mistralai/M...
以下是该模型的详细信息。
核心特性
Mistral Small 3.1 具有以下特点：
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轻量级：可以在单个 RTX 4090 或具有 32GB RAM 的 Mac 上运行。这使其非常适合端侧使用情况。
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快速响应能力：非常适合虚拟助手和其他需要快速、准确响应的应用程序。
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低延迟函数调用：能够在自动化或智能体工作流中快速执行函数。
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针对专业领域进行微调：Mistral Small 3.1 可以针对特定领域进行微调，打造精准的主题专家。这在法律咨询、医疗诊断和技术支持等领域尤其有用。
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高级推理的基础：开放的 Mistral 模型已经被开发者用来构建出色的推理模型，比如 Nous Research 的 DeepHermes 24B 就是基于 Mistral Small 3 构建出来的。为了鼓励这种创新，Mistral AI 发布了 Mistral Small 3.1 的基础模型和指令检查点，以便社区进一步对模型进行下游定制。
Mistral Small 3.1 可用于需要多模态理解的各种 B 端和 C 端应用程序，例如文档验证、诊断、端侧图像处理、质量检查的视觉检查、安全系统中的物体检测、基于图像的客户支持和通用协助。
性能展示
以下是 Mistral Small 3.1 在文本、多模态、多语言、长上下文等场景中的性能表现情况。
文本指令基准
多模态指令基准
多语言指令基准
预训练性能