미스트랄 스몰 3.1과 젬마 3: 240억 개의 파라미터가 270억 개의 파라미터에 도전할 수 있을까요?

경량 매크로 모델이 AI의 새로운 격전지가 되고 있습니다. 구글 딥마인드의 출시 이후 Gemma 3 이후.Mistral AI 2024년 3월 출시 Mistral Small 3.1이 모델은 새로운 모델 개발을 위한 새로운 모델 개발을 위한 강력하고 강력한 도구입니다. 효율성, 멀티모달 기능 및 오픈 소스 특성으로 인해 240억 개 매개변수 모델은 많은 관심을 불러일으키며 여러 벤치마크에서 뛰어난 성능을 발휘한다고 주장되었습니다. Gemma 3 노래로 응답 GPT-4o Mini.. 매개변수 척도는 모델 성능과 효율성의 핵심 척도이며, 모델 적용 가능성과 직접적으로 관련이 있습니다. 이 백서에서는 다음을 비교합니다. Mistral Small 3.1 노래로 응답 Gemma 3 매개변수를 비교하고 성능, 기술, 애플리케이션, 생태학 등 다양한 관점에서 유사점과 차이점을 분석합니다.

I. 매개변수 크기 비교: 240억 달러 대 270억 달러, 누가 더 큰가?

Mistral Small 3.1 에는 240억 개의 매개변수가 있는 반면 Gemma 3 10억, 40억, 120억, 270억 개의 매개변수에 대해 여러 버전을 사용할 수 있으며, 270억 개의 매개변수 버전이 주력 모델입니다. 매개변수 크기는 모델의 용량과 계산 요구 사항을 직접 결정합니다:

미스트랄 스몰 3.1(24B)

• 컨텍스트 창: 128k 토큰
• 추론 속도: 150 토큰/초
• 하드웨어 요구 사항: 단일 RTX 4090 또는 32GB RAM이 장착된 Mac.
• 멀티 모달 지원: 텍스트 + 이미지

젬마 3 (27B)

• 컨텍스트 창: 96,000 토큰
• 추론 속도: ~120 토큰/초 (공식적으로 지정되지 않음, 커뮤니티 테스트 기준)
• 하드웨어 요구 사항: 듀얼 권장 GPU 또는 하이엔드 서버(A100 40GB)
• 멀티모달 지원: 텍스트 + 일부 시각적 작업

참가자 수는 3억 명 정도 적지만요.Mistral Small 3.1 컨텍스트 창이 길어지고 추론 속도가 빨라집니다.Gemma 3 매개변수 수가 약간 더 많지만 더 강력한 하드웨어 지원이 필요합니다. 아래 표는 두 가지의 매개변수와 성능을 시각적으로 비교한 것입니다:

다음과 같이 알 수 있습니다.Mistral Small 3.1 매개변수 효율성 측면에서 더 뛰어나며, 더 적은 수의 매개변수로도 Gemma 3 성능은

둘째, 성능 대결: 경량화의 왕은 누구일까요?

매개변수의 수만이 모델의 우수성 여부를 결정하는 유일한 기준은 아니며, 실제 성능이 핵심입니다. 다음은 몇 가지 일반적인 벤치마크 테스트에서 두 모델을 비교한 것입니다:

• MMLU(일반 지식): Mistral Small 3.1 점수 81%.Gemma 3 27B 약 79%
• GPQA(질문 및 답변 능력): Mistral 24B 특히 저지연 시나리오에서 선도적 역할 수행
• 수학(수학적 추론): Gemma 3 27B 복잡한 계산을 지원하는 더 많은 매개변수 덕분에 승리합니다.
• 멀티모달 작업(MM-MT-Bench): Mistral 24B 더 강력해진 성능과 더 부드러운 이미지 + 텍스트 이해도

아래 표는 서로 다른 테스트 항목에서 두 모델의 성능 비교를 보여줍니다(데이터는 추세를 추측한 가상의 값입니다):

테스트 결과에서Mistral Small 3.1 여러 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며 균형 잡힌 멀티태스킹을 실현합니다. 동안 Gemma 3 그런 다음 수학적 추론과 같은 특정 영역에서는 더 많은 매개 변수를 통해 이점을 얻을 수 있습니다.

셋째, 기술적 하이라이트: 작은 매개변수, 큰 지혜

Mistral Small 3.1 의 240억 개의 매개변수는 하이브리드 주의 메커니즘과 희소 행렬 최적화 덕분에 멀티모달 기능(텍스트+이미지)과 매우 긴 컨텍스트 처리를 지원합니다. 반면에Gemma 3 270억 개의 매개변수가 있는 버전은 Google의 Gemini 기술 스택으로, 다국어(140개 이상의 언어)와 전문 추론(예: 수학, 코드)에 강점이 있지만 상대적으로 멀티모달 기능은 약합니다.

하드웨어 친화성은 또 다른 주목할 만한 차이점입니다.Mistral Small 3.1 는 일반 소비자용 기기에서 원활하게 실행될 수 있고 Gemma 3 270억 개의 매개변수가 있는 Gemma 버전은 엔터프라이즈급 서버에 배포하는 데 더 적합합니다. 이러한 차이는 두 회사의 서로 다른 매개변수 할당 전략에서 비롯됩니다. Mistral은 모델 구조를 간소화하는 경향이 있는 반면, Gemma는 복잡한 작업을 처리하는 능력을 향상시키기 위해 더 많은 매개변수를 유지하기로 선택합니다.

IV. 애플리케이션과 생태학: 누가 더 근거가 있을까요?

Mistral Small 3.1 채택됨 Apache 2.0 라이선스, 더 나은 개방성, 개발자가 실시간 대화 및 지능형 고객 서비스와 같은 애플리케이션 시나리오에 맞게 로컬에서 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 동안 Gemma 3 270억 개의 매개변수가 있는 버전은 Google의 보안 약관이 적용되며 교육 및 프로그래밍과 같은 전문 애플리케이션을 클라우드에 배포하는 데 더 적합합니다.

애플리케이션 측면에서.Mistral Small 3.1 빠른 응답과 개인화가 필요한 시나리오의 경우 효율성과 유연성에 더 중점을 둡니다. 반면 Gemma 3 반면에 깊이와 전문성에 더 중점을 두며 복잡한 전문 작업을 처리하는 데 적합합니다.

생태적 측면에서도 마찬가지입니다.Mistral 개방성과 하드웨어 친화성 덕분에 인디 개발자와 소규모 팀을 유치하기가 더 쉽습니다. 반면 Gemma Google의 강력한 에코시스템을 통해 대기업과 연구 기관에 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

V. 업계 영향 및 전망

미스트랄 스몰 3.1은 더 적은 수의 파라미터로 젬마 3의 성능과 일치하거나 심지어 능가하며, 파라미터 효율성의 궁극적인 추구를 보여줍니다. 이는 Gemma 3 AI의 기술적 난제 또한 보편화를 위한 노력의 일환입니다.

향후 경량 모델의 트렌드는 더 적은 매개변수와 더 높은 효율성으로 향할 것이며, 미스트랄은 이미 이 분야에서 선두를 달리고 있으며 Gemma 3는 이 과제를 해결하기 위해 전략을 조정해야 할 수도 있습니다.

더 가볍고, 더 빠르고, 더 강력한 AI 모델이 빠른 속도로 우리 생활 속으로 들어오고 있습니다.