Mistral Small 3.1 vs. Gemma 3 : le paramètre 24 milliards peut-il défier 27 milliards ?

Les grands modèles légers deviennent le nouveau champ de bataille de l'IA. À la suite du lancement de l'application Google DeepMind Gemma 3 Après.Mistral AI Sortie en mars 2024 Mistral Small 3.1Le modèle est un outil puissant pour le développement d'un nouveau modèle. Grâce à son efficacité, à ses capacités multimodales et à son caractère open-source, le modèle à 24 milliards de paramètres a suscité beaucoup d'attention et a prétendu surpasser dans plusieurs benchmarks les modèles de la Gemma 3 répondre en chantant GPT-4o Mini.. L'échelle des paramètres est une mesure clé de la performance et de l'efficacité du modèle, et est directement liée à la perspective d'application du modèle. Dans cet article, nous comparerons Mistral Small 3.1 répondre en chantant Gemma 3 et analyse leurs similitudes et leurs différences d'un certain nombre de points de vue, y compris la performance, la technologie, l'application et l'écologie.

I. Comparaison de la taille des paramètres : 24 milliards de dollars contre 27 milliards de dollars, qui est le plus fort ?

Mistral Small 3.1 a 24 milliards de paramètres, tandis que le Gemma 3 Plusieurs versions sont disponibles pour 1 milliard, 4 milliards, 12 milliards et 27 milliards de paramètres, la version à 27 milliards de paramètres étant le modèle phare. La taille des paramètres détermine directement la capacité et les besoins de calcul du modèle :

Mistral Small 3.1 (24B)

• Fenêtre contextuelle : 128k jetons
• Vitesse de raisonnement : 150 jetons/s
• Matériel requis : simple RTX 4090 ou un Mac avec 32 Go de RAM.
• Support multimodal : texte + image

Gemma 3 (27B)

• Fenêtre contextuelle : 96k jetons
• Vitesse de raisonnement : ~120 jetons/s (officiellement non spécifié, basé sur les tests de la communauté)
• Configuration matérielle requise : il est recommandé de disposer d'un ordinateur double GPU ou des serveurs haut de gamme (A100 40GB)
• Soutien multimodal : texte + quelques tâches visuelles

Bien que le nombre de participants soit inférieur de 3B.Mistral Small 3.1 Des fenêtres contextuelles plus longues et des vitesses d'inférence plus élevées sont obtenues.Gemma 3 Bien que le nombre de paramètres soit légèrement supérieur, il nécessite un support matériel plus puissant. Le tableau ci-dessous compare visuellement les paramètres et les performances des deux systèmes :

On constate queMistral Small 3.1 Meilleur en termes d'efficacité des paramètres, avec moins de paramètres pour égaler ou même surpasser l'efficacité de la Gemma 3 Les performances de la

Deuxièmement, l'épreuve de force : qui est le roi de la légèreté ?

Le nombre de paramètres n'est pas le seul critère qui détermine si un modèle est bon ou mauvais, la performance réelle est la clé. Voici une comparaison des deux modèles dans quelques tests de référence courants :

• MMLU (connaissances générales): Mistral Small 3.1 Score 81%.Gemma 3 27B Environ 79%
• GPQA (aptitude aux questions et réponses): Mistral 24B Une longueur d'avance, en particulier dans les scénarios à faible latence
• MATH (raisonnement mathématique): Gemma 3 27B Gains grâce à un plus grand nombre de paramètres permettant d'effectuer des calculs complexes
• Tâches multimodales (MM-MT-Bench): Mistral 24B Performances accrues et compréhension plus fluide des images et du texte

Le tableau ci-dessous montre la comparaison des performances des deux modèles dans différents éléments de test (les données sont des valeurs hypothétiques, basées sur la spéculation des tendances) :

D'après les résultats des tests, laMistral Small 3.1 Il s'acquitte bien de tâches multiples et permet un fonctionnement multitâche équilibré. Tandis que Gemma 3 Ensuite, dans des domaines spécifiques, tels que le raisonnement mathématique, un avantage est obtenu grâce à un plus grand nombre de paramètres.

Troisièmement, les points forts techniques : petits paramètres, grande sagesse

Mistral Small 3.1 Les 24 milliards de paramètres du système permettent des capacités multimodales (texte + image) et le traitement de contextes très longs, grâce à son mécanisme d'attention hybride et à l'optimisation de matrices éparses. En revanche, le systèmeGemma 3 La version à 27 milliards de paramètres s'appuie sur la base de données de Google. Gemini avec plus d'atouts dans le multilinguisme (plus de 140 langues) et le raisonnement spécialisé (par exemple, les mathématiques, le code), mais des capacités multimodales relativement faibles.

La convivialité du matériel est une autre différence notable.Mistral Small 3.1 peut fonctionner sans problème sur des appareils grand public, tandis que la Gemma 3 La version de 27 milliards de paramètres de Gemma est mieux adaptée au déploiement sur des serveurs d'entreprise. Cette différence provient des stratégies d'allocation de paramètres des deux entreprises : Mistral tend à rationaliser la structure de son modèle, tandis que Gemma choisit de conserver davantage de paramètres afin d'améliorer sa capacité à gérer des tâches complexes.

IV. applications et écologie : qui est le plus ancré dans la réalité ?

Mistral Small 3.1 adoptée Apache 2.0 Les développeurs peuvent affiner le modèle localement pour des scénarios d'application tels que les conversations en temps réel et le service client intelligent. Tandis que Gemma 3 La version à 27 milliards de paramètres est soumise aux conditions de sécurité de Google et convient mieux à un déploiement dans le nuage pour des applications professionnelles telles que l'éducation et la programmation.

En termes d'applications.Mistral Small 3.1 L'accent est mis sur l'efficacité et la flexibilité pour les scénarios qui exigent une réponse rapide et une personnalisation. Alors que Gemma 3 D'autre part, il est davantage axé sur l'approfondissement et la spécialisation et convient pour traiter des tâches professionnelles complexes.

Sur le plan écologique.Mistral Grâce à son ouverture et à sa convivialité matérielle, il est plus facile d'attirer les développeurs indépendants et les petites équipes. Tandis que Gemma L'écosystème solide de Google lui permet de mieux servir les grandes entreprises et les organismes de recherche.

V. Impact sur l'industrie et perspectives

Mistral Small 3.1 égale, voire dépasse, les performances de Gemma 3 avec moins de paramètres, ce qui témoigne de la recherche ultime de l'efficacité des paramètres. Ce n'est pas seulement un témoignage de l'efficacité des paramètres, c'est aussi un témoignage de l'efficacité des paramètres. Gemma 3 Les défis techniques de l'IA constituent également un obstacle à son universalisation.

A l'avenir, la tendance pour les modèles légers sera de réduire les paramètres et d'augmenter l'efficacité ; Mistral a déjà pris de l'avance dans ce domaine, et Gemma 3 devra peut-être adapter sa stratégie pour relever ce défi.

Des modèles d'IA plus légers, plus rapides et plus puissants font leur apparition dans nos vies à un rythme accéléré.