Key Takeaway
Mistral 3 Large implementiert die DeepSeek V3‑Architektur mit einer verdoppelten Expertengröße und halber Expertenzahl, was die Modellgröße und Latenz unverändert lässt, aber die Modellarchitektur effektiv nutzt und für multimodale Aufgaben erweitert.
Summary
- Architekturvergleich
- Mistral 3 Large (befindet sich auf HuggingFace) und DeepSeek V3.2 haben fast identische Parameterzahlen: 671 B vs. 673 B.
- Beide Modelle basieren auf der gleichen DeepSeek V3‑Architektur.
- Expertengröße & Latenz
- Mistral 3 verdoppelt die Größe der Expertenschichten, reduziert jedoch deren Anzahl halbieren.
- Gleichbleibende Gesamtparameterzahl, potenzielle Verringerung der Latenz, da weniger Operationen pro Expertenschicht erforderlich sind.
- Training & Tokenisierung
- Mistral 3 nutzt einen eigenen Tokenizer und wird vermutlich von Grund auf neu trainiert, anstatt DeepSeek V3 als Ausgangspunkt zu übernehmen.
- Multimodale Erweiterung
- Im Gegensatz zu DeepSeek V3.2 erhält Mistral 3 einen Vision‑Encoder, wodurch multimodale Fähigkeiten eingebunden werden.
- Vergleich zu Kimi K2
- Kimi K2 verwendet dieselbe DeepSeek‑V3‑Architektur, skaliert sie jedoch auf 1 Tera‑Parameter.
- Mistral 3 fokussiert sich stattdessen auf die Experte- und Vision‑Anpassungen ohne exponentielle Skalierung.
- Community‑Diskussion
- Reddit‑Thread beleuchtet die Offenheit der Architektur und den Nutzen gemeinschaftlicher Open‑Source‑Beiträge.
- Kommentare betonen die Notwendigkeit weiterer Studien zu Trainingspipelines und Skalierstrategien.
Related queries:
Wie unterscheiden sich die Expertenkonfigurationen von Mistral 3 und DeepSeek V3?
Welche Vorteile bietet das Hinzufügen eines Vision‑Encoders in Mistral 3?
Wurde Mistral 3 von DeepSeek initiiert oder von Grund auf neu trainiert?
Quelle: Reddit Thread