Mistral AI 发布开源模型 Mistral 7B，性能超越 Llama 2 13B

Mistral 发布 24B 参数的 Mistral Small 3，以 Apache 2.0 协议开放预训练和指令微调两种权重。官方称其在 MMLU 上超 81% 准确率、延迟 150 tokens/s，与 Llama 3.3 70B instruct 相当且同硬件快 3 倍以上，量化后可在单张 RTX 4090 或 32GB 内存的 Mac 上本地运行。

Mistral AI 发布开源权重的稀疏专家模型 Mixtral 8x7B，采用 Apache 2.0 许可证，在多数基准上超过 Llama 2 70B 并以 6 倍推理速度匹配或超过 GPT3.5。

Mistral 发布 3B 开源权重多模态安全分类器 Shieldstral，以 Apache 2.0 协议开放下载。它把内容审核建模为政策自适应问答任务，推理时用自然语言问题传入政策即可返回校准的安全分数，无需重训练，统一覆盖文本、图像及 prompt-response 对的审核、拒答检测和毒性检测。

Mistral AI 发布其首个具身导航模型 Robostral Navigate，为 8B 模型，仅用单个 RGB 相机即可根据自然语言指令驱动机器人自主导航，在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方法高 9.7 个百分点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。

Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含 Voxtral Mini Transcribe V2（批量转写）和 Voxtral Realtime（实时转写）两款语音转文字模型。

Mistral 发布 Mistral OCR 3，对比 Mistral OCR 2 在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上取得 74% 的整体胜率。

Mistral AI 发布开源编码模型 Devstral 2（123B）与 Devstral Small 2（24B），分别在 SWE-bench Verified 上取得 72.2% 和 68.0%。

Mistral 发布 Mistral 3 模型系列，包含 41B 激活、675B 总参数的稀疏 MoE 模型 Mistral Large 3，以及 3B、8B、14B 三种规模的 Ministral 3 小模型，全部以 Apache 2.0 许可开源。

Mistral 发布语音理解模型 Voxtral，含 24B 和 3B 两个版本，均采用 Apache 2.0 许可并可在 Hugging Face 下载，同时上线 API，转录定价每分钟 $0.001 起。

Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级开源的 Devstral Small 1.1。