Die französische Startup-Firma Mistral AI hat vor Kurzem ihr neuestes multimodales Modell, Mistral Medium 3, veröffentlicht. Es wurde behauptet, dass seine Leistung mit dem leistungsstarken Claude Sonnet 3.7 vergleichbar ist und die Kosten unter DeepSeek V3 liegen. Diese Nachricht hat in der Tech-Welt sofort breite Aufmerksamkeit erregt. Nach tatsächlichen Tests durch Benutzer wurde jedoch festgestellt, dass die Leistung dieses Modells stark von der offiziellen Werbung abweicht. Einige schlugen sogar vor, dass Benutzer keine Zeit und Ressourcen mit dem Herunterladen verschwenden sollten.
Die offizielle Werbung von Mistral Medium 3
Mistral AI betonte in seinem offiziellen Blog mehrere Kern-Highlights von Mistral Medium 3:
- Balance zwischen Leistung und Kosten: Mistral Medium 3 zielt darauf ab, Spitzenleistung zu bieten und gleichzeitig die Kosten auf ein Achtel des ursprünglichen Wertes zu senken, um Unternehmensanwendungen zu beschleunigen.
- Vorteile professioneller Anwendungsszenarien: Das Modell zeichnet sich in professionellen Bereichen wie dem Schreiben von Code und dem multimodalen Verständnis aus.
- Funktionen für Unternehmen: Mistral Medium 3 bietet eine Reihe von Funktionen für Unternehmen, darunter die Unterstützung von Hybrid-Cloud-Bereitstellungen, lokalen Bereitstellungen und Bereitstellungen innerhalb von VPCs sowie kundenspezifische Nachschulungen und die Integration in Unternehmenswerkzeuge und -systeme.
Die Mistral Medium 3 API wurde bereits auf Mistral La Plateforme und Amazon Sagemaker veröffentlicht und soll in Kürze auf IBM WatsonX, NVIDIA NIM, Azure AI Foundry und Google Cloud Vertex verfügbar sein.
Vergleich der Leistungsindikatoren
Mistral AI gab an, dass die Leistung von Mistral Medium 3 in verschiedenen Benchmark-Tests 90 % der Leistung von Claude Sonnet 3.7 erreicht oder sogar übertrifft, die Kosten jedoch deutlich niedriger sind. Konkret betragen die Inputkosten von Mistral Medium 3 0,4 US-Dollar pro Million Token und die Outputkosten 2 US-Dollar.
Darüber hinaus soll die Leistung von Mistral Medium 3 führende Open-Source-Modelle wie Llama 4 Maverick und Cohere Command A übertreffen. Unabhängig davon, ob es sich um eine API oder eine eigenständige Bereitstellung handelt, sind die Kosten von Mistral Medium 3 niedriger als die von DeepSeek V3. Das Modell kann auch in jeder Cloud bereitgestellt werden, einschließlich selbst gehosteter Umgebungen mit vier oder mehr GPUs.
Fokus auf Unternehmensanwendungen
Mistral AI betonte, dass das Ziel von Mistral Medium 3 darin besteht, ein Spitzenmodell zu werden, das sich insbesondere in den Bereichen Codierung und MINT-Aufgaben auszeichnet und sich leistungsmäßig den größeren und langsameren Wettbewerbern annähert.
Die offiziell veröffentlichten Daten zeigen, dass Mistral Medium 3 die Leistung von Llama 4 Maverick und GPT-4o im Wesentlichen übertrifft und sich dem Niveau von Claude Sonnet 3.7 und DeepSeek 3.1 annähert.
Um die Leistung des Modells weiter zu validieren, veröffentlichte Mistral AI auch die Ergebnisse einer unabhängigen manuellen Bewertung, die realitätsnahe Anwendungsfälle besser widerspiegelt. Die Ergebnisse zeigen, dass Mistral Medium 3 im Bereich der Codierung hervorragende Leistungen erbringt und in jeder Hinsicht eine bessere Leistung als andere Wettbewerber bietet.
Mistral Medium 3 übertrifft andere SOTA-Modelle auch in Bezug auf die Anpassungsfähigkeit an Unternehmensumgebungen. Es bietet Unternehmen einen Weg, Intelligenz umfassend in ihre Unternehmenssysteme zu integrieren und löst die Herausforderungen, vor denen Unternehmen in Bezug auf API-Feinabstimmung und Modellanpassung stehen.
Le Chat Enterprise
Mistral AI hat außerdem Le Chat Enterprise auf den Markt gebracht, einen von dem Modell Mistral Medium 3 betriebenen Chatbot-Dienst für Unternehmen. Es bietet ein Tool zum Erstellen von KI-Agenten und integriert die Modelle von Mistral in Dienste von Drittanbietern wie Gmail, Google Drive und SharePoint.
Le Chat Enterprise zielt darauf ab, die Herausforderungen zu lösen, mit denen Unternehmen im Bereich der KI konfrontiert sind, wie z. B. die Fragmentierung von Tools, die unsichere Wissensintegration, starre Modelle und langsame Kapitalrenditen, und bietet eine einheitliche KI-Plattform für alle Organisationsaufgaben.
Le Chat Enterprise wird in Kürze das MCP-Protokoll unterstützen, einen von Anthropic vorgeschlagenen Standard zum Verbinden von KI mit Datensystemen und Software.
Ausblick auf Mistral Large
Mistral AI gab in dem Blog außerdem bekannt, dass es in den kommenden Wochen einen „großen“ Plan gibt, obwohl Mistral Small und Mistral Medium bereits veröffentlicht wurden, nämlich Mistral Large. Sie gaben an, dass die Leistung des gerade veröffentlichten Mistral Medium bereits Llama 4 Maverick und andere Top-Open-Source-Modelle weit übertrifft und die Leistung von Mistral Large noch vielversprechender ist.
Die reale Situation der Benutzertests
Nachdem Mistral AI jedoch die leistungsstarke Leistung von Mistral Medium 3 angepriesen hatte, führten Medien und Benutzer schnell tatsächliche Tests durch, und die Ergebnisse waren enttäuschend.
Der Unterschied im Leistungstest
In der Bewertung, die auf der Wortschatzklassifizierungsaufgabe der Kolumne „Connections“ der New York Times basiert, war die Leistung von Mistral Medium 3 enttäuschend, und es war kaum zu finden. In der neuen Bewertung mit 100 Fragen rangiert es auch nicht in den vorderen Modellen.
Einige Benutzer gaben nach Tests an, dass die Schreibfähigkeiten von Mistral Medium 3 keine wesentlichen Fortschritte gemacht haben. Bei der LLM-Bewertung befindet es sich jedoch in der Pareto-Front.
Zhu Liangs Test ergab, dass Mistral Medium 3 sowohl beim Schreiben von Code als auch bei der Textgenerierung solide Leistungen erbringt und in beiden Bewertungen zu den Top 5 gehört.
Leistung bei Codierungsaufgaben
Bei einer einfachen Codierungsaufgabe (Next.js TODO-Anwendung) generierte Mistral Medium 3 prägnante Antworten, die ähnlich wie Gemini 2.5 Pro und Claude 3.5 Sonnet bewertet wurden, aber DeepSeek V3 (neu) und GPT-4.1 unterlegen waren.
Bei einer komplexen Codierungsaufgabe (Benchmark-Visualisierung) erzeugte Mistral Medium 3 durchschnittliche Ergebnisse, die denen von Gemini 2.5 Pro und DeepSeek V3 (neu) ähnelten, aber hinter GPT-4.1, o3 und Claude 3.7 Sonnet zurückblieben.
Bewertung der Schreibfähigkeiten
In Bezug auf das Schreiben deckte Mistral Medium 3 die meisten wichtigen Punkte ab, aber das Format war nicht korrekt. Die Bewertung ähnelte der von DeepSeek V3 (neu) und Claude 3.7 Sonnet, war aber schlechter als GPT-4.1 und Gemini 2.5 Pro.
Die bekannte Persönlichkeit „karminski-Zahnarzt“ sagte nach tatsächlichen Tests auch, dass die Leistung von Mistral Medium 3 nicht so stark sei, wie offiziell angepriesen wurde, und schlug vor, dass Benutzer sie nicht herunterladen sollten, um den Datenverkehr und den Festplattenspeicherplatz nicht zu verschwenden.
Vergleich und Reflexion
Der Fall von Mistral Medium 3 erinnert uns erneut daran, dass wir bei der Bewertung der Leistung von KI-Modellen uns nicht nur auf offizielle Werbung und Benchmark-Testergebnisse verlassen dürfen, sondern auch die tatsächliche Erfahrung der Benutzer und unabhängige Bewertungen berücksichtigen müssen.
Offizielle Werbung zeigt oft selektiv die Vorteile des Modells und ignoriert seine Mängel. Benchmark-Tests können zwar einen gewissen Referenzwert liefern, aber die Leistung des Modells in der realen Welt nicht vollständig widerspiegeln. Die tatsächliche Erfahrung der Benutzer und unabhängige Bewertungen sind objektiver und umfassender und können uns helfen, die Vor- und Nachteile des Modells genauer zu verstehen.
Darüber hinaus wird die Leistung von KI-Modellen von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst, darunter Trainingsdaten, Modellarchitektur und Optimierungsalgorithmen. Verschiedene Modelle können bei verschiedenen Aufgaben unterschiedliche Vor- und Nachteile aufweisen. Daher ist es bei der Auswahl von KI-Modellen erforderlich, die spezifischen Anwendungsszenarien und Anforderungen umfassend zu berücksichtigen.
Der enorme Unterschied zwischen der Veröffentlichung von Mistral Medium 3 und den tatsächlichen Testergebnissen der Benutzer hat auch eine Diskussion über die Bewertungsstandards für KI-Modelle ausgelöst. Wie man ein wissenschaftlicheres, objektiveres und umfassenderes Bewertungssystem für KI-Modelle aufbaut, ist ein Thema, das es wert ist, eingehend untersucht zu werden.
Auswirkungen auf die Branche
Der Fall von Mistral Medium 3 hatte auch gewisse Auswirkungen auf die gesamte KI-Branche. Einerseits erinnert er KI-Unternehmen daran, der Benutzererfahrung mehr Aufmerksamkeit zu schenken und übermäßige und falsche Werbung zu vermeiden. Andererseits veranlasst er die Praktiker im Bereich der KI auch, der Formulierung und Verbesserung von Bewertungsstandards für KI-Modelle mehr Aufmerksamkeit zu schenken.
In Zukunft, mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Technologie, wird sich die Leistung von KI-Modellen kontinuierlich verbessern und die Anwendungsszenarien werden sich kontinuierlich erweitern. Wir müssen der KI-Technologie mit einer rationaleren und objektiveren Haltung begegnen und sowohl ihr enormes Potenzial als auch ihre Grenzen erkennen. Nur so können wir die KI-Technologie besser nutzen, um Wert für die menschliche Gesellschaft zu schaffen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Fall von Mistral Medium 3 eine Warnung ist, die uns daran erinnert, beim Bewerten von KI-Modellen ein kritisches Denken zu bewahren, nicht blind der offiziellen Werbung zu vertrauen, sondern tatsächliche Erfahrungen und unabhängige Bewertungen zu berücksichtigen, um rationale Entscheidungen zu treffen.
Die Herausforderungen und Grenzen von Mistral Medium 3
Trotz der hochgesteckten Ziele von Mistral AI und der vielversprechenden offiziellen Ankündigungen, hat sich Mistral Medium 3 in der Praxis als weniger überzeugend erwiesen. Dies wirft wichtige Fragen hinsichtlich der Messung und Kommunikation von KI-Leistungen auf.
Unzureichende Leistung in spezifischen Aufgaben
Die Tests der Anwender haben gezeigt, dass Mistral Medium 3 in bestimmten Bereichen, wie der Lösung von Wortschatzrätseln oder der korrekten Formatierung von Texten, hinter den Erwartungen zurückbleibt. Obwohl das Modell in einigen Codierungsaufgaben solide Ergebnisse lieferte, konnte es nicht mit den Spitzenmodellen wie GPT-4.1 oder Claude 3.7 Sonnet mithalten.
Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis
Die Diskrepanz zwischen den von Mistral AI veröffentlichten Benchmark-Ergebnissen und den tatsächlichen Erfahrungen der Benutzer deutet darauf hin, dass die gängigen Benchmark-Tests möglicherweise nicht ausreichend repräsentativ für die realen Anwendungsszenarien sind. Die spezifischen Herausforderungen und Nuancen, die in der Praxis auftreten, werden in standardisierten Tests oft nicht ausreichend berücksichtigt.
Übermäßige Versprechen und Marketing-Hype
Der Fall von Mistral Medium 3 zeigt, wie wichtig es ist, realistische Erwartungen zu wecken und übermäßigen Marketing-Hype zu vermeiden. Wenn die tatsächliche Leistung eines Modells nicht mit den Versprechungen übereinstimmt, kann dies zu Enttäuschung und Misstrauen bei den Anwendern führen.
Die Bedeutung von transparenten Bewertungsstandards
Um das Vertrauen in KI-Modelle zu stärken und eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen, ist es entscheidend, transparente und nachvollziehbare Bewertungsstandards zu entwickeln.
Vielfalt der Bewertungsmetriken
Es ist wichtig, eine Vielzahl von Bewertungsmetriken zu verwenden, um die Leistung von KI-Modellen umfassend zu beurteilen. Neben standardisierten Benchmark-Tests sollten auch qualitative Bewertungen durch Fachexperten und Anwender berücksichtigt werden.
Berücksichtigung realer Anwendungsszenarien
Die Bewertungsstandards sollten die spezifischen Herausforderungen und Anforderungen der realen Anwendungsszenarien widerspiegeln. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Forschern und Anwendern.
Transparenz und Nachvollziehbarkeit
Die Bewertungsprozesse und -ergebnisse sollten transparent und nachvollziehbar sein. Dies ermöglicht es den Anwendern, die Stärken und Schwächen der Modelle besser zu verstehen und die für ihre Bedürfnisse am besten geeignete Lösung auszuwählen.
Die Rolle von Open-Source-Initiativen
Open-Source-Initiativen spielen eine wichtige Rolle bei der Förderung von Transparenz, Innovation und Zusammenarbeit im Bereich der KI.
Zugang zu Daten und Modellen
Durch den offenen Zugang zu Trainingsdaten, Modellen und Bewertungswerkzeugen wird die Forschung und Entwicklung im Bereich der KI beschleunigt. Dies ermöglicht es Forschern und Entwicklern, die Modelle genauer zu analysieren, zu verbessern und an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Community-basierte Entwicklung
Open-Source-Projekte profitieren von der Expertise und dem Engagement einer breiten Community von Entwicklern und Forschern. Dies führt zu einer schnelleren Innovation und einer höheren Qualität der Modelle.
Förderung von Transparenz und Vertrauen
Open-Source-Initiativen fördern Transparenz und Vertrauen in KI-Modelle, da der Quellcode und die Trainingsdaten öffentlich zugänglich sind. Dies ermöglicht es den Anwendern, die Funktionsweise der Modelle besser zu verstehen und mögliche Verzerrungen oder Schwachstellen zu identifizieren.
Die Zukunft der KI-Modellentwicklung
Die Erfahrungen mit Mistral Medium 3 verdeutlichen die Herausforderungen und Chancen, die mit der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Modellen verbunden sind.
Fokus auf realen Wert
Die KI-Modellentwicklung sollte sich auf die Schaffung von realem Wert für die Anwender konzentrieren. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen in den verschiedenen Anwendungsbereichen.
Kontinuierliche Verbesserung und Anpassung
KI-Modelle sollten kontinuierlich verbessert und an die sich ändernden Bedürfnisse der Anwender angepasst werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Forschern und Anwendern sowie eine kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Leistung der Modelle.
Ethische und gesellschaftliche Verantwortung
Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Modellen sollten unter Berücksichtigung ethischer und gesellschaftlicher Aspekte erfolgen. Dies umfasst den Schutz der Privatsphäre, die Vermeidung von Diskriminierung und die Förderung von Fairness und Transparenz.
Die Lehren aus dem Fall Mistral Medium 3
Der Fall Mistral Medium 3 bietet wertvolle Lektionen für KI-Unternehmen,Forscher und Anwender.
Realistische Erwartungen wecken
KI-Unternehmen sollten realistische Erwartungen wecken und übermäßigen Marketing-Hype vermeiden. Die tatsächliche Leistung der Modelle sollte transparent und ehrlich kommuniziert werden.
Vielfältige Bewertungsstandards verwenden
Die Leistung von KI-Modellen sollte anhand einer Vielzahl von Bewertungsmetriken beurteilt werden, die die spezifischen Herausforderungen und Anforderungen der realen Anwendungsszenarien widerspiegeln.
Auf Benutzerfeedback hören
KI-Unternehmen sollten auf das Feedback der Benutzer hören und ihre Modelle kontinuierlich verbessern und anpassen.
Ethische und gesellschaftliche Verantwortung übernehmen
Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Modelle sollten unter Berücksichtigung ethischer und gesellschaftlicher Aspekte erfolgen.
Indem wir diese Lektionen berücksichtigen, können wir dazu beitragen, das Vertrauen in KI-Modelle zu stärken und eine verantwortungsvolle und nachhaltige Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien zu fördern.