Mistral AI 发布了首个以推理为中心的语言模型 Magistral

Mistral AI 发布了Magistral，这是一个为透明、多步骤推理而构建的新模型家族。它提供了开放和企业两个版本，支持结构化逻辑、多语言输出和可跟踪的决策制定。

Magistral 旨在为法律、金融、医疗保健、物流和软件等领域的复杂任务提供结构化、可解释的推理。它支持多步骤思维链生成，涵盖多种语言，包括阿拉伯语、中文、法语、德语和西班牙语。

基准测试显示了其竞争力的表现：

• Magistral Medium 在 2024 年的 AIME 上得分为 73.6%，多数投票时达到 90% @64

• Magistral Small 分别达到了 70.7%和 83.3%

该模型强调逻辑的清晰性和逐步的可追溯性，使其适用于需要审计性的场景，从监管合规到战略建模。

Mistral 还将速度作为一个关键的差异化因素。据报道，与标准模型相比，Magistral 在 Le Chat 中的 Flash Answers 系统实现了高达 10 倍的令牌吞吐量，支持实时交互和反馈循环。然而，早期用户反馈反映了对性能和可用性之间权衡的不同看法。一位 Reddit 用户写道：

为了 10%的改进而进行 10 倍推理，而通用性却下降了。我个人看不出这个用例的用途。

 

API 定价基于纯粹从 token 使用中获得的已经提高的利润，对我来说没有意义。我测试了几个小时，但我再也不会使用它们了，与 Mistral Small 3.1 不同，它将保留在我的硬盘上。

人们还对上下文长度限制表示担忧。虽然许多企业级模型正在将上下文限制推向 100K 的 token 以上，但 Magistral 目前提供 40K 个 token 上下文。一家 AI 解决方案公司的首席运营官 Romain Chaumais评论道：

恭喜你！但上下文只有 40K 个 token，我想用例是非常有限的，不是吗？Mistral AI——你们计划将上下文推至 200K 吗？

该模型的训练重点是深度推理、RLHF（从人类反馈中强化学习）和多步骤逻辑的透明度。Mistral 的配套研究论文概述了其训练方法、基础设施以及优化推理性能的见解。

Magistral Small 可通过Hugging Face进行自托管部署。与此同时，Magistral Medium 可以在Le Chat中访问，并计划进一步推广到 Azure AI、IBM WatsonX 和 Google Cloud Marketplace 等平台上。

Mistral 表示，它的目标是对 Magistral 家族进行快速迭代。预计早期社区兴趣将集中在构建开放权重的 Small 模型上。

原文链接：

https://www.infoq.com/news/2025/06/mistral-ai-magistral/