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  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Mistral AI推出企业专属AI模型构建系统Forge

    2026年3月18日,Mistral AI推出Forge,一套让企业基于自有专有知识构建前沿级AI模型的系统。据Mistral AI介绍,Forge支持预训练、后训练和强化学习等阶段,兼容dense与MoE两种架构,并可处理多模态输入,模型可在企业内部基础设施中训练和运行。Forge以智能体优先设计,Mistral Vibe等自主智能体可用它微调模型、寻找最优超参数、调度任务并生成合成数据。Mistral AI表示,已与ASML、DSO National Laboratories Singapore、Ericsson、欧洲空间局、HTX Singapore和Reply等机构合作,用其专有数据训练模型。目前尚无后续发展事实。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Mistral AI发布Mistral 3模型家族

    2025年12月3日,Mistral AI发布Mistral 3模型家族,包括3B、8B和14B的Ministral 3,以及采用稀疏MoE架构、含41B激活参数和675B总参数的Mistral Large 3,均以Apache 2.0许可证发布。Ministral 3提供base、instruct和reasoning版本,Mistral Large 3提供base与instruct版本并将推出reasoning版本;该系列现已登陆Mistral AI Studio、Amazon Bedrock、Azure Foundry、Hugging Face等平台。此前,Modal于2025年12月2日宣布为Mistral 3提供Day 0支持,开发者可在其无服务器基础设施上部署并自动扩缩容这些模型;Modal的GPU内存快照功能在Ministral 3 3B上把中位冷启动时间从约118秒降到约12秒,接近10倍提升。

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  3. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Mistral AI扩展le Chat产品线

    2025年2月7日,Mistral AI发布新版AI助手le Chat,并将其推向iOS和Android平台。新版加入预览阶段的Flash Answers、代码解释器、文档与图像理解、图像生成等功能,同时推出Pro和Team服务,Pro版起价为每月14.99美元。Enterprise版本目前处于私有预览阶段,支持SaaS、本地及VPC部署;数据连接器和多步骤AI智能体功能计划随后推出。

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  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Mistral推出Agentic Search

    2026年8月20日,Mistral AI推出Agentic Search智能检索层,用于让AI系统在复杂文档中导航、阅读和验证信息,通过Mistral Search Toolkit和Libraries提供。该检索层基于现有索引提供search、open、navigate、read、grep五个工具。据Mistral AI公布的数据,它在FinanceBench上把金融文件问答正确率从26.7%提升到86%,在OfficeQA Pro上提升45.6个百分点至51.9%,同时p90延迟最多降低39.6%、token消耗最多减少三分之一。该功能无需微调或模型特定训练,已在Studio和Vibe的Libraries中内置。目前尚无后续发展事实。

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  5. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Mistral Studio上线提示词与技能版本控制

    2026年7月9日,Mistral AI宣布其Studio上线提示词与技能版本控制功能。据Mistral AI发布的信息,Studio为Prompts和Skills提供统一的版本管理系统,每个资产都有不可变版本、明确归属、分类标签和审计日志,并支持版本对比与回滚。改动可通过标签触发既有CI/CD,例如在GitHub Actions工作流中经SDK完成,非工程背景的业务团队也能直接编辑和测试提示词。Studio中的技能可作为MCP服务器直接调用,配合Observability的链路与遥测把生产输出追溯到对应版本。该功能现已向Studio客户开放。目前尚无后续发展事实。

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  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Mistral在Hugging Face发布Large 4权重

    2026年10月29日,Mistral发布Mistral Large 4(Le Chonk)的开放权重,这是一个1万亿参数的原生多模态模型,在预览版基础上继续强化学习,编码与防御性网络安全能力提升。据Mistral AI公布的数据,该模型在FrontierCode 2.0上得分19.7%,在Artificial Analysis Coding Agent Index上得48%,与GLM-5.3基本持平,但每任务平均少用47% token;Terminal-Bench 4.0提升13个百分点至41%。模型支持三种推理模式,采用修改版MIT的Mistral Ecosystem Open-Weight许可,API定价为每百万输入token $0.70、缓存输入$0.07、输出$2.10。同日,Unsloth发布该模型的1-bit GGUF量化版本,称可在Mac Studio上本地运行,量化后仍保留91% top-1准确率,并提供下载链接和使用指南。

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