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Mistral AI

16 Releases · Sep 2023 bis Aug 2026 · im Schnitt alle 2,3 Monate · 5 Kategorien

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Mistral 7B Sep 2023 Mixtral 8x7B Dez 2023 Mistral 3 Dez 2025 Robostral Navigate Jul 2026 2024 2025 2026

Alle Releases

  1. Mistral 7B Sprache

    • Kompaktes 7B-Modell, das größere Modelle wie Llama 2 13B übertraf.
    • Nutzte Sliding-Window-Attention für effiziente lange Kontexte.
    • Frei unter Apache 2.0, Startpunkt für unzählige Feintunings.

    Reihe Mistral

  2. Mixtral 8x7B Sprache

    • Erstes starkes offenes Sparse-Mixture-of-Experts-Modell aus Europa.
    • 47B Parameter gesamt, aber nur rund 13B je Token aktiv.
    • Erreichte GPT-3.5-Niveau bei hoher Geschwindigkeit, Apache 2.0.

    Reihe Mixtral

  3. Mistral Large Sprache

    • Erstes Flaggschiff von Mistral, zunächst nur über API.
    • Starkes Reasoning und gute mehrsprachige Fähigkeiten.
    • Positionierte Mistral als europäischen Gegenspieler zu OpenAI.

    Reihe Mistral

  4. Mixtral 8x22B Sprache

    • Größeres MoE mit 141B Parametern gesamt, rund 39B aktiv je Token.
    • 64k-Kontext, stark in Mathematik, Code und mehrsprachigen Aufgaben.
    • Apache 2.0, eines der leistungsfähigsten offenen Modelle seiner Zeit.

    Reihe Mixtral

  5. Codestral Code

    • Erstes dediziertes Code-Modell von Mistral mit 22B Parametern.
    • Beherrschte über 80 Programmiersprachen samt Fill-in-the-Middle.
    • Optimiert für Code-Vervollständigung und Generierung in IDEs.

  6. Mistral NeMo Sprache

    • 12B-Modell, gemeinsam mit NVIDIA entwickelt, Apache 2.0.
    • 128k-Kontext und neuer effizienter Tekken-Tokenizer.
    • Stark mehrsprachig, gedacht als Nachfolger von Mistral 7B.

    Reihe Mistral

  7. Mistral Large 2 Sprache

    • 123B-Modell mit offenen Gewichten unter Research-Lizenz.
    • 128k-Kontext, starke Code- und Mathematik-Leistung, weniger Halluzination.
    • Verbesserte Funktionsaufrufe und Mehrsprachigkeit über Dutzende Sprachen.

    Reihe Mistral

  8. Mistral Small 3 Sprache

    • Latenz-optimiertes 24B-Modell, mehr als dreimal schneller als Llama 3.3 70B.
    • Über 81 Prozent MMLU bei rund 150 Tokens pro Sekunde.
    • Zurück zu Apache 2.0, ideal für lokale Inferenz auf einer GPU.

    Reihe Mistral

  9. Mistral Small 3.1 Multimodal

    • Multimodales 24B-Update mit Bildverständnis und Textfähigkeiten.
    • 128k-Kontext, schnelle Inferenz, Apache 2.0.
    • Schlug vergleichbare offene Modelle bei Bild- und Textaufgaben.

    Reihe Mistral

  10. Magistral Sprache

    • Erstes Reasoning-Modell von Mistral mit sichtbaren Gedankenketten.
    • Magistral Small (24B) offen unter Apache 2.0, Medium als Enterprise-Variante.
    • Stark im mehrsprachigen Schritt-für-Schritt-Schließen und in Logik.

  11. Mistral 3 Sprache

    • Modellfamilie unter Apache 2.0: Mistral Large 3 als Sparse-MoE mit 41B aktiven von 675B Parametern und 256K-Kontext.
    • Dazu drei dichte Ministral-3-Modelle mit 14B, 8B und 3B Parametern für den lokalen Einsatz.
    • Large 3 schließt zu großen proprietären Modellen auf und dient als agentischer Assistent.

    Reihe Mistral

  12. Devstral 2 Code

    • Agentisches Coding-Modell für Codegenerierung, Fehlersuche und die Migration alter Codebasen.
    • Die kleine Variante läuft lokal auf einer RTX 4090 oder einem Mac mit 32 GB Arbeitsspeicher.

  13. Voxtral TTS Audio

    • Sprachsynthese-Modell auf Basis von Ministral 3B, das neun Sprachen unterstützt.
    • Mistrals direkte Antwort auf ElevenLabs.

  14. Mistral OCR 4 Multimodal

    • Dokumenten-Modell mit Bounding-Boxes, Block-Klassifikation und Konfidenzwerten je Textblock, für 170 Sprachen.
    • Läuft in einem einzigen Container komplett selbst gehostet; Bestwert auf OlmOCRBench.

    Reihe Mistral

  15. Robostral Navigate Grundlagen

    • Robotik-Modell, das Roboter mit nur einer Kamera und einfachen Sprachbefehlen durch komplexe Umgebungen navigieren lässt.
    • Hardware-agnostisch und vollständig in Simulation trainiert; Teil von Mistrals Vorstoß in physische KI.

  16. Shieldstral Multimodal

    • Mistral bringt einen Prüffilter für Inhalte mit 3 Milliarden Parametern. Er bewertet Texte und Bilder.
    • Die Regel steht als normaler Satz in der Anfrage. Ein Neutraining entfällt bei jeder Regeländerung.
    • Das Modell läuft auf einer einzelnen Grafikkarte mit 16 GB und steht unter Apache 2.0 frei zur Verfügung.

    Quelle mistral.ai