Mistral представила свой первый reasoning-модель Magistral, выпустив ее в двух версиях: открытый Magistral Small с 24 миллиардами параметров и более мощный Magistral Medium для бизнеса.
Magistral создан для многоязычного логического мышления и предназначен для задач вроде вычислений, логики программирования, деревьев решений и систем на правилах. На бенчмарке AIME2024 версия для бизнеса набрала 73,6% (или 90% при расчетах по большинству на 64 вопросах), а Magistral Small показал 70,7% и 83,3% соответственно.
Это дает Magistral примерно такой же уровень, как у первой модели Deepseek-R1, но модель уступает обновлению R1-0528, OpenAI o3 и Google Gemini Pro 2.5. В качестве объяснения Mistral могла сравнивать Magistral с устаревшими моделями для более выгодного представления, хотя причины сравнения официально не называются.
Magistral может выполнять reasoning “chain-of-thought” на разных языках. В чат-боте компании Le Chat появился “Think Mode”, который вместе с Flash Answers, по заявлениям Mistral, дает более быстрые ответы, чем другие системы.
В духе открытого подхода Mistral уже опубликовала исходники Magistral Small для свободного использования и изменений.
В техническом плане компания выпустила научную статью, где подробно разбираются архитектура и обучение модели.
По словам CEO Артура Менша, цель Magistral — конкурировать с продуктами OpenAI и DeepSeek. Он отметил: «Magistral отлично решает задачи по математике и программированию». Результаты тестов других площадок пока не объявлены.
Одной из особенностей Magistral стала способность делать логические выводы на европейских языках. «Исторически американские модели могли размышлять на английском, китайские — на китайском», — сказал Артур Менш CNBC, — «Magistral закрывает этот разрыв, и, например, может думать на французском».
У модели Magistral используется подход open-weight: параметры для обучения опубликованы, и разработчики могут их изменять. Это делает Magistral конкурентом для Deepseek R1.
Стартaп поддерживает Microsoft, которая инвестирует и в Mistral, и в OpenAI.
