法國人工智能新創公司 Mistral AI 近日發布了其最新的多模態模型 Mistral Medium 3，聲稱其性能接近甚至超越了 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.7，同時成本卻低於中國的 DeepSeek V3。這一消息無疑在 AI 界引起了不小的轟動，許多人期待著這款歐洲本土 AI 模型能夠打破美國公司在 AI 領域的壟斷地位。
然而，理想很豐滿，現實卻很骨感。在 Mistral Medium 3 發布後，許多媒體和網友紛紛對其進行了實測，結果卻令人大跌眼鏡。這款被寄予厚望的模型，在實際應用中的表現卻遠不如官方宣傳的那樣出色，甚至有人直言其性能「令人失望」，建議用戶「不要浪費時間和資源下載」。
Mistral Medium 3：宣傳與現實的差距
Mistral AI 在發布 Mistral Medium 3 時，對其性能進行了大肆宣傳，聲稱其在多個基準測試中都達到了 Claude Sonnet 3.7 的 90% 以上，並且在代碼編寫和多模態理解等專業應用場景中表現出色。此外，Mistral AI 還強調了 Mistral Medium 3 的成本優勢，稱其每百萬 Token 的輸入成本僅為 0.4 美元，輸出成本為 2 美元，遠低於 DeepSeek V3。
然而，實際測試結果卻顯示，Mistral Medium 3 的性能與 Claude Sonnet 3.7 之間存在著明顯的差距。在一些評測中，Mistral Medium 3 甚至表現得不如一些開源模型。例如，在基於《紐約時報》Connections 欄目詞彙分類題的評測中，Mistral Medium 3 的排名墊底，幾乎找不到它的身影。
更令人失望的是，一些用戶在使用 Mistral Medium 3 後發現，其寫作能力並沒有明顯的提升，仍然存在著一些常見的問題，例如邏輯不清晰、表達不流暢等。此外，Mistral Medium 3 在處理複雜任務時也顯得力不從心，難以給出令人滿意的答案。
Mistral Medium 3 的亮點
儘管 Mistral Medium 3 的整體表現令人失望，但它也並非一無是處。在一些特定領域，Mistral Medium 3 仍然展現出了一定的優勢。例如，在代碼編寫方面，Mistral Medium 3 的表現相對穩定，能夠生成簡潔明瞭的代碼，並且在一些簡單的編碼任務中表現出色。
此外，Mistral Medium 3 還具有一些企業級功能，例如支持混合雲部署、本地部署以及在 VPC 內部署、客製化後訓練、整合到企業工具和系統中。這些功能使得 Mistral Medium 3 能夠更好地滿足企業的實際需求，為企業提供更加靈活和可客製化的 AI 解決方案。
Mistral 的「大」計劃：Mistral Large
儘管 Mistral Medium 3 的表現不如預期，但 Mistral AI 並沒有因此而氣餒。在發布 Mistral Medium 3 的同時，Mistral AI 還透露，他們正在開發一款名為 Mistral Large 的更強大的模型，並且聲稱 Mistral Large 的性能將遠超 Mistral Medium 3，甚至有望超越目前最先進的 AI 模型。
Mistral AI 的這一舉動無疑給人們帶來了新的期待。如果 Mistral Large 真的能夠達到 Mistral AI 所聲稱的性能水平，那麼它將有望成為 AI 領域的一顆新星，為歐洲在 AI 領域的發展注入新的活力。
企業級聊天機器人服務：Le Chat Enterprise
除了 Mistral Medium 3 和 Mistral Large 之外，Mistral AI 還推出了一款名為 Le Chat Enterprise 的企業級聊天機器人服務。Le Chat Enterprise 由 Mistral Medium 3 模型驅動，旨在為企業提供一個統一的 AI 平台，解決企業面臨的 AI 挑戰，例如工具碎片化、不安全的知識整合、僵化的模型以及緩慢的投資回報率等。
Le Chat Enterprise 提供了一個 AI 智能體構建工具，可以將 Mistral 的模型與 Gmail、Google Drive 和 SharePoint 等第三方服務整合。此外，Le Chat Enterprise 還將支持 MCP 協議，這是 Anthropic 提出的連接 AI 與數據系統和軟體的標準。
網友實測：Mistral Medium 3 表現不佳
儘管 Mistral AI 對 Mistral Medium 3 進行了大力宣傳，但許多網友在實際測試後發現，其表現並不如官方吹噓的那麼強大。一些網友甚至建議不要下載 Mistral Medium 3，以免浪費流量和硬碟空間。
一位名為「karminski-牙醫」的網友在實測後表示，Mistral Medium 3 的性能「令人失望」，建議用戶「不要浪費時間和資源下載」。另一位網友則表示，Mistral Medium 3 的寫作能力「沒有明顯的提升」，仍然存在著一些常見的問題。
媒體評測：Mistral Medium 3 喜憂參半
與網友的評價類似，媒體對 Mistral Medium 3 的評測也呈現出喜憂參半的局面。一些媒體認為，Mistral Medium 3 在某些特定領域表現出色，例如代碼編寫等。但另一些媒體則認為，Mistral Medium 3 的整體表現令人失望，與 Claude Sonnet 3.7 之間存在著明顯的差距。
例如，The Verge 在一篇評測文章中指出，Mistral Medium 3 在處理複雜任務時顯得力不從心，難以給出令人滿意的答案。TechCrunch 則在一篇評測文章中表示，Mistral Medium 3 的寫作能力「沒有明顯的提升」，仍然存在著一些常見的問題。
Mistral Medium 3 的局限性
綜合來看，Mistral Medium 3 的局限性主要體現在以下幾個方面：
- 性能不足： Mistral Medium 3 的性能與 Claude Sonnet 3.7 之間存在著明顯的差距，難以滿足一些對性能要求較高的應用場景。
- 寫作能力有限： Mistral Medium 3 的寫作能力沒有明顯的提升，仍然存在著一些常見的問題，例如邏輯不清晰、表達不流暢等。
- 處理複雜任務能力不足： Mistral Medium 3 在處理複雜任務時顯得力不從心，難以給出令人滿意的答案。
Mistral Medium 3 的潛在應用場景
儘管存在著一些局限性，但 Mistral Medium 3 仍然具有一些潛在的應用場景，例如：
- 代碼編寫： Mistral Medium 3 在代碼編寫方面表現相對穩定，可以用於生成簡潔明瞭的代碼。
- 企業級應用： Mistral Medium 3 具有一些企業級功能，例如支持混合雲部署、本地部署以及在 VPC 內部署、客製化後訓練、整合到企業工具和系統中，可以用於滿足企業的實際需求。
- 聊天機器人： Mistral Medium 3 可以用於驅動聊天機器人，為用戶提供智能化的對話服務。
Mistral Medium 3 的定價策略
Mistral AI 對 Mistral Medium 3 採用了較低的定價策略，旨在吸引更多的用戶。Mistral Medium 3 的每百萬 Token 的輸入成本僅為 0.4 美元，輸出成本為 2 美元，遠低於 DeepSeek V3。
較低的定價策略使得 Mistral Medium 3 更具競爭力，有望在市場上獲得一定的份額。
Mistral Medium 3 的部署方式
Mistral Medium 3 支持多種部署方式，包括：
- API： Mistral Medium 3 API 已在 Mistral La Plateforme 和 Amazon Sagemaker 上線，並將很快登陸 IBM WatsonX、NVIDIA NIM、Azure AI Foundry 和 Google Cloud Vertex。
- 自主部署： Mistral Medium 3 可以部署在任何雲上，包括四個 GPU 及以上的自託管環境。
多種部署方式使得 Mistral Medium 3 能夠更好地滿足不同用戶的需求，為用戶提供更加靈活和便捷的部署方案。
Mistral Medium 3：歐洲 AI 的希望？
Mistral Medium 3 的發布無疑給歐洲 AI 帶來了新的希望。作為一家歐洲本土 AI 新創公司，Mistral AI 的崛起有望打破美國公司在 AI 領域的壟斷地位，為歐洲在 AI 領域的發展注入新的活力。
然而，Mistral Medium 3 的表現卻令人失望，與 Claude Sonnet 3.7 之間存在著明顯的差距。這表明，歐洲 AI 在技術上仍然需要不斷努力，才能真正趕上美國的領先水平。
Mistral Large：能否帶來驚喜？
儘管 Mistral Medium 3 的表現不如預期，但 Mistral AI 並沒有因此而氣餒，而是繼續開發更強大的模型 Mistral Large。Mistral Large 能否帶來驚喜，成為 AI 領域的一顆新星，仍然值得期待。
結論
Mistral Medium 3 的發布在 AI 領域引起了廣泛的關注，但其實際表現卻與官方宣傳存在差距。雖然在特定領域，Mistral Medium 3 展現出了一定的優勢，但其整體性能仍然有待提升。Mistral AI 的未來發展，以及 Mistral Large 能否帶來驚喜，都將是值得關注的焦點。
總結
Mistral Medium 3 的發布是歐洲 AI 發展的一個重要里程碑，但其表現也提醒我們，歐洲 AI 在技術上仍然需要不斷努力。我們期待著 Mistral Large 能夠帶來驚喜，為歐洲 AI 的發展注入新的活力。