This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Mistral выпустила новую модель, специально разработанную для по Кодина с ИИ.
Codestral 25.01 дебютирует на 1-м месте в рейтинге лидеров LMsys Copilot Arena 🔥
Новая версия стала заметно умнее и в разы быстрее благодаря обновлённому токенизатору и усовершенствованной архитектуре.
Вы уже можете использовать его бесплатно в Continue (100% открытый исходный код) для VS Code.
Размер окна контекста увеличен до 256 тысяч токенов.
Чтобы использовать его, просто добавьте плагин Continue в VS Code и выберите Codestral 25.01 в качестве модели.
А если вам нужна дополнительная информация, то вот официальный блог Mistral.
https://mistral.ai/news/codestral-2501/
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #ml #Codestral
Codestral 25.01 дебютирует на 1-м месте в рейтинге лидеров LMsys Copilot Arena 🔥
Новая версия стала заметно умнее и в разы быстрее благодаря обновлённому токенизатору и усовершенствованной архитектуре.
Вы уже можете использовать его бесплатно в Continue (100% открытый исходный код) для VS Code.
Размер окна контекста увеличен до 256 тысяч токенов.
Чтобы использовать его, просто добавьте плагин Continue в VS Code и выберите Codestral 25.01 в качестве модели.
А если вам нужна дополнительная информация, то вот официальный блог Mistral.
https://mistral.ai/news/codestral-2501/
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #ml #Codestral
🔥68👍29❤9🥰3
⭐️ Mistral AI только что дропнули Small 3!
Вот все, что вам нужно знать:
- 24B параметров
- 81% точности на MMLU и задержка 150 токенов/с
- Позиционируется как замена GPT-40-mini
- Конкурирует с Llama 3.3 70B и Qwen 32B
- в 3 раза быстрее, чем Llama 3.3 70B
- Лицензия Apache 2.0
- Доступны как предварительно обученные, так и настроенные контрольные точки
- без RL и без синтетических данных
- Доступно на la Plateforme, HF и других провайдерах
Великолепная маленькая модель, которая дополняет другие более крупные модели, такие как DeepSeek-R1.
▪HF: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501
▪Blog: https://mistral.ai/news/mistral-small-3/
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #ml #ai
Вот все, что вам нужно знать:
- 24B параметров
- 81% точности на MMLU и задержка 150 токенов/с
- Позиционируется как замена GPT-40-mini
- Конкурирует с Llama 3.3 70B и Qwen 32B
- в 3 раза быстрее, чем Llama 3.3 70B
- Лицензия Apache 2.0
- Доступны как предварительно обученные, так и настроенные контрольные точки
- без RL и без синтетических данных
- Доступно на la Plateforme, HF и других провайдерах
Великолепная маленькая модель, которая дополняет другие более крупные модели, такие как DeepSeek-R1.
▪HF: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501
▪Blog: https://mistral.ai/news/mistral-small-3/
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #ml #ai
👍48❤15🔥11
⚡️ Mistral OCR – это новый высокоточный и мультимодальный API, предназначенный для всестороннего анализа документов.
Он работает с изображениями и PDF, возвращая результат в виде упорядоченного, структурированного вывода, где текст и визуальные элементы перемежаются в соответствии с исходной структурой документа.
Согласно внутренним тестам, Mistral OCR достигает 94.89% точности, опережая Google Document AI (83.42%) и Azure OCR (89.52%).
Система способна обрабатывать 2000 страниц в минуту (в том числе на русском языке) на одном вычислительном узле, предлагая функцию "doc-as-prompt" для использования документов в качестве инструкций. Полученные данные могут быть структурированы в формат JSON. Mistral OCR доступен в Le Chat и через API на la Plateforme.
mistral.ai
Вот колаб, в котором всё, что вам нужно для запуска:
— Вставить API в строку
На выходы вы получите текст, изображения и таблицы — а таблицы всегда были для меня особенно сложными.
https://mistral.ai/fr/news/mistral-ocr
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #ocr
Он работает с изображениями и PDF, возвращая результат в виде упорядоченного, структурированного вывода, где текст и визуальные элементы перемежаются в соответствии с исходной структурой документа.
Согласно внутренним тестам, Mistral OCR достигает 94.89% точности, опережая Google Document AI (83.42%) и Azure OCR (89.52%).
Система способна обрабатывать 2000 страниц в минуту (в том числе на русском языке) на одном вычислительном узле, предлагая функцию "doc-as-prompt" для использования документов в качестве инструкций. Полученные данные могут быть структурированы в формат JSON. Mistral OCR доступен в Le Chat и через API на la Plateforme.
mistral.ai
Вот колаб, в котором всё, что вам нужно для запуска:
— Вставить API в строку
api_key (его можно получить бесплатно); — Загрузить файл в левую папку и заменить pdf_file = Path на имя вашего документа.На выходы вы получите текст, изображения и таблицы — а таблицы всегда были для меня особенно сложными.
https://mistral.ai/fr/news/mistral-ocr
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #ocr
1👍80❤26🔥12🤩5💯1
🔥 Mistral Small 3.1
Mistral только что выпустили многоязычный, мультимодальный 24B LLM с производительностью SOTA с контекстом 128K и лицензией Apache 2.0
Модель превосходит аналогичные модели, такие как Gemma 3 и GPT-4o Mini, обеспечивая при этом скорость инференса 150 токенов в секунду.
Это новая версия компактной языковой модели от Mistral.ai, разработанная для обеспечения высокой производительности при минимальных вычислительных затратах.
▪ Оптимизированная архитектура: Улучшения в конструкции модели позволяют снизить задержки инференса и повысить точность генерации, что особенно важно для приложений в реальном времени. Mistral Small 3.1 может работать на одном RTX 4090 или Mac с 32 ГБ оперативной памяти.
▪ Эффективное использование ресурсов: Благодаря сниженным вычислительным требованиям, модель идеально подходит для работы на устройствах с ограниченными ресурсами — от мобильных телефонов до облачных серверов.
▪ Широкий спектр применения: Mistral Small 3.1 сохраняет баланс между компактностью и качеством, что делает её универсальным инструментом для задач обработки естественного языка: от чат-ботов и виртуальных помощников до систем анализа текстов.
▪ Стабильность и надёжность: Новая версия демонстрирует улучшенную устойчивость и предсказуемость работы, что помогает разработчикам создавать более качественные и надежные приложения.
🟡 HF: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
🟡 Post: https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1/
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #mistralsmall
Mistral только что выпустили многоязычный, мультимодальный 24B LLM с производительностью SOTA с контекстом 128K и лицензией Apache 2.0
Модель превосходит аналогичные модели, такие как Gemma 3 и GPT-4o Mini, обеспечивая при этом скорость инференса 150 токенов в секунду.
Это новая версия компактной языковой модели от Mistral.ai, разработанная для обеспечения высокой производительности при минимальных вычислительных затратах.
▪ Оптимизированная архитектура: Улучшения в конструкции модели позволяют снизить задержки инференса и повысить точность генерации, что особенно важно для приложений в реальном времени. Mistral Small 3.1 может работать на одном RTX 4090 или Mac с 32 ГБ оперативной памяти.
▪ Эффективное использование ресурсов: Благодаря сниженным вычислительным требованиям, модель идеально подходит для работы на устройствах с ограниченными ресурсами — от мобильных телефонов до облачных серверов.
▪ Широкий спектр применения: Mistral Small 3.1 сохраняет баланс между компактностью и качеством, что делает её универсальным инструментом для задач обработки естественного языка: от чат-ботов и виртуальных помощников до систем анализа текстов.
▪ Стабильность и надёжность: Новая версия демонстрирует улучшенную устойчивость и предсказуемость работы, что помогает разработчикам создавать более качественные и надежные приложения.
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #mistralsmall
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍67🔥26❤16🍾6
Classifier Factory — это интуитивно понятное руководство для создания и обучения собственных моделей классификации на базе компактных LLM от Mistral AI.
С его помощью — как через веб‑интерфейс La Plateforme, так и через API — можно быстро разворачивать решения для модерации контента, детекции намерений, анализа тональности, кластеризации данных, обнаружения мошенничества, фильтрации спама, рекомендательных систем и других задач
Classifier Factory поможет упростить весь цикл работы с custom‑классификаторами: от подготовки данных до развёртывания готовой модели в продакшене.
@ai_machinelearning_big_data
#Mistral #api
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍49🔥28❤14😁7
🚀 Релиз: Mistral Medium 3
Компания Mistral представила Mistral Medium 3 — обновлённую версию своей модели среднего размера, созданную с упором на баланс качества, скорости и гибкости.
Mistral Medium 3 обеспечивает топовую производительность, оставаясь на порядок дешевле конкурентов.
Например, модель работает на уровне или обходит Claude Sonnet 3.7 на большинстве бенчмарков при значительно более низкой цене ($0.4 за 1M токенов входа / $2 за 1M токенов выхода).
По производительности Mistral Medium 3 также опережает ведущие открытые модели, такие как Llama 4 Maverick, и корпоративные решения вроде Cohere Command A. По стоимости модель выигрывает у лидеров по цене, например, DeepSeek v3 — как при использовании API, так и при самостоятельном размещении.
Mistral Medium 3 выделяется в задачах программирования и STEM, где она приближается по качеству к значительно более крупным и медленным моделям-конкурентам.
Кроме того, Mistral Medium 3 можно развернуть в любом облаке, включая self-hosted окружения от четырёх GPU и выше.
https://mistral.ai/news/mistral-medium-3
@ai_machinelearning_big_data
#Mistral #AI #нейросети #новости #mistralmedium3 #opensourcemodel #генерациякода #AIразработка
Компания Mistral представила Mistral Medium 3 — обновлённую версию своей модели среднего размера, созданную с упором на баланс качества, скорости и гибкости.
Mistral Medium 3 обеспечивает топовую производительность, оставаясь на порядок дешевле конкурентов.
Например, модель работает на уровне или обходит Claude Sonnet 3.7 на большинстве бенчмарков при значительно более низкой цене ($0.4 за 1M токенов входа / $2 за 1M токенов выхода).
По производительности Mistral Medium 3 также опережает ведущие открытые модели, такие как Llama 4 Maverick, и корпоративные решения вроде Cohere Command A. По стоимости модель выигрывает у лидеров по цене, например, DeepSeek v3 — как при использовании API, так и при самостоятельном размещении.
Mistral Medium 3 выделяется в задачах программирования и STEM, где она приближается по качеству к значительно более крупным и медленным моделям-конкурентам.
Кроме того, Mistral Medium 3 можно развернуть в любом облаке, включая self-hosted окружения от четырёх GPU и выше.
https://mistral.ai/news/mistral-medium-3
@ai_machinelearning_big_data
#Mistral #AI #нейросети #новости #mistralmedium3 #opensourcemodel #генерациякода #AIразработка
❤52👍26🔥17🥱6😁3
Unsolth выложила в открытый доступ в своем репозитории на Github больше сотни готовых ipynb-блокнотов для запуска различных операций в Google Collab практически всех популярных семейств языковых моделей, BERT, TTS-моделей и VLM:
Блокноты включают пошаговые руководства и примеры для вызова инструментов, классификации, синтетических данных, подготовки сетов, инференса и файнтюна моделей и
примеры методов GRPO, DPO, SFT, Continued Pretraining, Reasoning и других.
Unsloth известна тем, что помогает делать большие языковые модели быстрее, компактнее и доступнее при помощи динамического квантования, что позволяет запускать их без сильной потери качества . Их технологии ускоряют обучение и настройку ИИ-моделей в 2 раза и экономят до 70% памяти. Инструменты Unsloth, на сегодняшний день, скачали более 10 млн раз.
Есть подробная документация по использованию, а для тех, кто больше привык к Kaggle - такой же набор блокнотов для запуска на этой платформе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Notebooks #Github #Unsloth
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥106👍25❤24❤🔥9🌭3
Forwarded from Machine learning Interview
🍏 Apple всерьёз задумалась о покупке Mistral — Bloomberg / Марк Гурман
По информации Bloomberg, Apple серьёзно рассматривает покупку французского стартапа Mistral AI, чтобы наконец войти в ИИ-гонку.
Это очень поздний шаг — но он показывает, насколько сильно Apple отстала от OpenAI, Google и даже xAI.
Пока другие выкатывают публичные LLM, мультимодальные ассистенты и интеграции в поиске, Apple остаётся в роли наблюдателя.
📌 Почему это важно:
- Mistral — один из главных open-source игроков на рынке ИИ (выпускают мощные LLM и Mixture of Experts-модели)
- У Apple пока нет ни собственной модели, ни сильной стратегии в области ИИ
- Приобретение Mistral может стать экстренной попыткой догнать конкурентов
Если сделка состоится — это будет крупнейший AI-манёвр Apple за всё время.
#Apple #Mistral #AI #LLM #ГонкаИИ
@machinelearning_interview
По информации Bloomberg, Apple серьёзно рассматривает покупку французского стартапа Mistral AI, чтобы наконец войти в ИИ-гонку.
Это очень поздний шаг — но он показывает, насколько сильно Apple отстала от OpenAI, Google и даже xAI.
Пока другие выкатывают публичные LLM, мультимодальные ассистенты и интеграции в поиске, Apple остаётся в роли наблюдателя.
📌 Почему это важно:
- Mistral — один из главных open-source игроков на рынке ИИ (выпускают мощные LLM и Mixture of Experts-модели)
- У Apple пока нет ни собственной модели, ни сильной стратегии в области ИИ
- Приобретение Mistral может стать экстренной попыткой догнать конкурентов
Если сделка состоится — это будет крупнейший AI-манёвр Apple за всё время.
#Apple #Mistral #AI #LLM #ГонкаИИ
@machinelearning_interview
❤112👍88🔥38😁24🥱14😢10🤔9🗿5❤🔥2👏2
🗣️ Voxtral: возвращение голоса как интерфейса
Голос был первым пользовательским интерфейсом — задолго до письма или клавиатуры. Сегодня, когда технологии всё ближе к человеку, он снова становится ключевым способом взаимодействия. Но существующие голосовые решения либо закрыты и дорогие, либо недостаточно точны и гибки.
Команда Voxtral представила открытые модели понимания речи, призванные закрыть этот разрыв.
🧠 Что такое Voxtral:
• Две модели: 24B (для продакшена) и 3B (для локальных и edge-сценариев)
• Открытая лицензия Apache 2.0
• Доступ через API и оптимизированный endpoint для транскрипции
• Разработка на основе Mistral Small 3.1
📌 Возможности моделей:
• Распознавание аудио до 30–40 минут (32k токенов контекста)
• Встроенные вопросы и ответы, суммирование, мультиязычность
• Автоматический вызов функций из голоса — API, скрипты, бэкенды
• Высокая точность понимания текста и смысла
• Поддержка языков: английский, испанский, французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский и др.
🧩 Идеально подходит для:
- Голосовых ассистентов
- Поддержки клиентов
- Звонков и интервью
- Автоматизации рабочих процессов по голосу
🔗 https://voxtral.ai
@ai_machinelearning_big_data
#ml #ai #voxtral #mistral
Голос был первым пользовательским интерфейсом — задолго до письма или клавиатуры. Сегодня, когда технологии всё ближе к человеку, он снова становится ключевым способом взаимодействия. Но существующие голосовые решения либо закрыты и дорогие, либо недостаточно точны и гибки.
Команда Voxtral представила открытые модели понимания речи, призванные закрыть этот разрыв.
🧠 Что такое Voxtral:
• Две модели: 24B (для продакшена) и 3B (для локальных и edge-сценариев)
• Открытая лицензия Apache 2.0
• Доступ через API и оптимизированный endpoint для транскрипции
• Разработка на основе Mistral Small 3.1
📌 Возможности моделей:
• Распознавание аудио до 30–40 минут (32k токенов контекста)
• Встроенные вопросы и ответы, суммирование, мультиязычность
• Автоматический вызов функций из голоса — API, скрипты, бэкенды
• Высокая точность понимания текста и смысла
• Поддержка языков: английский, испанский, французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский и др.
🧩 Идеально подходит для:
- Голосовых ассистентов
- Поддержки клиентов
- Звонков и интервью
- Автоматизации рабочих процессов по голосу
🔗 https://voxtral.ai
@ai_machinelearning_big_data
#ml #ai #voxtral #mistral
1👍66❤26🔥23👏3