Mistral Small 3.1 vs. Gemma 3: O parâmetro de 24 bilhões pode desafiar 27 bilhões?

Modelos leves e grandes estão se tornando o novo campo de batalha da IA. Após o lançamento do Google DeepMind's Gemma 3 Depois.Mistral AI Lançado em março de 2024 Mistral Small 3.1O modelo é uma ferramenta poderosa e poderosa para o desenvolvimento de um novo modelo para o desenvolvimento de um novo modelo. Com sua eficiência, recursos multimodais e natureza de código aberto, o modelo de 24 bilhões de parâmetros gerou muita atenção e alegou superar em vários benchmarks o Gemma 3 responder cantando GPT-4o Mini.. A escala de parâmetros é uma medida fundamental do desempenho e da eficiência do modelo e está diretamente relacionada à perspectiva de sua aplicação. Neste artigo, compararemos Mistral Small 3.1 responder cantando Gemma 3 e analisa suas semelhanças e diferenças a partir de várias perspectivas, incluindo desempenho, tecnologia, aplicação e ecologia.

I. Comparação dos tamanhos dos parâmetros: US$ 24 bilhões vs. US$ 27 bilhões, quem é mais forte?

Mistral Small 3.1 tem 24 bilhões de parâmetros, enquanto o Gemma 3 Várias versões estão disponíveis para 1 bilhão, 4 bilhões, 12 bilhões e 27 bilhões de parâmetros, sendo que a versão com 27 bilhões de parâmetros é o modelo principal. O tamanho do parâmetro determina diretamente a capacidade e os requisitos de computação do modelo:

Mistral Small 3.1 (24B)

• Janela de contexto: 128k tokens
• Velocidade de raciocínio: 150 tokens/s
• Requisitos de hardware: único RTX 4090 ou um Mac com 32 GB de RAM.
• Suporte multimodal: texto + imagem

Gemma 3 (27B)

• Janela de contexto: 96 mil tokens
• Velocidade de raciocínio: ~120 tokens/s (oficialmente não especificado, com base em testes da comunidade)
• Requisitos de hardware: recomendado dual GPU ou servidores de ponta (A100 40GB)
• Suporte multimodal: texto + algumas tarefas visuais

Embora o número de participantes seja menor em 3B.Mistral Small 3.1 São obtidas janelas de contexto mais longas e velocidades de inferência mais altas.Gemma 3 Embora o número de parâmetros seja um pouco melhor, ele requer um suporte de hardware mais forte. A tabela abaixo compara visualmente os parâmetros e o desempenho dos dois:

Pode-se observar queMistral Small 3.1 Ainda melhor em termos de eficiência de parâmetros, com menos parâmetros para igualar ou até mesmo superar o Gemma 3 O desempenho do

Em segundo lugar, o confronto de desempenho: quem é o rei do peso leve?

O número de parâmetros não é o único critério que determina se um modelo é bom ou ruim, o desempenho real é a chave. Abaixo está uma comparação dos dois modelos em alguns testes de benchmark comuns:

• MMLU (conhecimentos gerais): Mistral Small 3.1 Pontuação 81%.Gemma 3 27B Aprox. 79%
• GPQA (Capacidade de perguntas e respostas): Mistral 24B Liderando o caminho, especialmente em cenários de baixa latência
• MATH (Raciocínio Matemático): Gemma 3 27B Ganha graças a mais parâmetros para suportar cálculos complexos
• Tarefas multimodais (MM-MT-Bench): Mistral 24B Desempenho mais forte e compreensão mais suave de imagens e textos

A tabela abaixo mostra a comparação de desempenho dos dois modelos em diferentes itens de teste (os dados são valores hipotéticos, com base na especulação de tendências):

Com base nos resultados do teste, oMistral Small 3.1 Ele tem um bom desempenho em várias tarefas e consegue realizar multitarefas equilibradas. Embora Gemma 3 Então, em áreas específicas, como o raciocínio matemático, obtém-se uma vantagem em virtude de mais parâmetros.

Terceiro, os destaques técnicos: pequenos parâmetros, grande sabedoria

Mistral Small 3.1 Os 24 bilhões de parâmetros da solução da Microsoft suportam recursos multimodais (texto + imagem) e processamento de contexto ultralongo, graças ao seu mecanismo de atenção híbrida e à otimização de matriz esparsa. Por outro lado, oGemma 3 A versão de 27 bilhões de parâmetros se baseia no Gemini Pilha de tecnologia com mais pontos fortes em multilinguismo (mais de 140 idiomas) e raciocínio especializado (por exemplo, matemática, código), mas com recursos multimodais relativamente fracos.

A compatibilidade com o hardware é outra diferença notável.Mistral Small 3.1 pode ser executado sem problemas em dispositivos de nível de consumidor, enquanto o Gemma 3 A versão de 27 bilhões de parâmetros do Gemma é mais adequada para implantação em servidores de classe empresarial. Essa diferença decorre das diferentes estratégias de alocação de parâmetros das duas empresas: a Mistral tende a simplificar sua estrutura de modelo, enquanto a Gemma opta por reter mais parâmetros para melhorar sua capacidade de lidar com tarefas complexas.

IV Aplicativos e ecologia: quem está mais fundamentado?

Mistral Small 3.1 adotado Apache 2.0 licenças, maior abertura, e os desenvolvedores podem ajustar o modelo localmente para cenários de aplicativos, como conversas em tempo real e atendimento inteligente ao cliente. Enquanto Gemma 3 A versão de 27 bilhões de parâmetros está sujeita aos termos de segurança do Google e é mais adequada para a implantação na nuvem de aplicativos profissionais, como educação e programação.

Em termos de aplicativos.Mistral Small 3.1 É dada mais ênfase à eficiência e à flexibilidade para cenários que exigem resposta rápida e personalização. Enquanto Gemma 3 Por outro lado, ele se concentra mais em profundidade e especialização e é adequado para lidar com tarefas profissionais complexas.

Na frente ecológica.Mistral Com sua abertura e compatibilidade com o hardware, é mais fácil atrair desenvolvedores independentes e equipes pequenas. Embora Gemma O sólido ecossistema do Google permite que ele atenda melhor a grandes empresas e organizações de pesquisa.

V. Impacto e perspectivas do setor

O Mistral Small 3.1 iguala ou até mesmo excede o desempenho do Gemma 3 com menos parâmetros, demonstrando a busca máxima pela eficiência dos parâmetros. Isso não é apenas uma prova de que o Gemma 3 Os desafios técnicos da IA também são um impulso para sua universalização.

No futuro, a tendência dos modelos leves será a de menos parâmetros e maior eficiência; a Mistral já assumiu a liderança nessa área, e a Gemma 3 talvez precise adaptar sua estratégia para enfrentar esse desafio.

Modelos de IA mais leves, mais rápidos e mais fortes estão entrando em nossas vidas em um ritmo acelerado.