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逾越Qwen 3及Ge妹妹a 3！欧洲DeepSeek——Mistral AI重磅开源Ministral 3家族 英华 zhangyannni 发布在 2026-1-15 09:51 阅读 0保藏

论文链接：https://arxiv.org/abs/2601.08584v1网页链接：https://mistral.ai/news/mistral-3开源模子：https://huggingface.co/collections/mistralai/ministral-3亮点直击推出 Ministral 3 系列：发布了 3B、8B 及 14B 三种参数范围的密集型语言模子，专为计较及内存受限的边沿运用设计。全系三版本：每一个尺寸均包罗 Base（基础版）、Instruct（指令微调版）及 Reasoning（推理版）三个变体。原生多模态：所有模子均具有图象理解能力。级联蒸馏：提出了一种高效的预练习配方，经由过程迭代剪枝及蒸馏，以极低的算力成本从年夜型父模子中衍生出高机能子模子。确认了能力差距：自力验证了更强的西席模子其实不总能孕育发生更强的学生模子（于预练习阶段），但后练习阶段仍能从更强西席中获益。解决的问题昂扬的练习成本：现有的高机能模子（如 Qwen三、Llama3）凡是需要 15 万亿到 36 万亿 token 的练习量，算力耗损巨年夜。边沿端部署难题：于计较及内存受限的装备上，难以部署年夜范围模子，同时小模子往往机能不足。数据效率：怎样使用已经有的强力年夜模子（如 Mistral Small 3.1 24B）来高效练习小模子，而不是重新最先。提出的方案级联蒸馏计谋：不从零最先练习，而因此 24B 的 Mistral Small 3.1 为“父模子”，经由过程“剪枝-蒸馏-反复”的迭代历程，慢慢天生 14B、8B 及 3B 的“子模子”。多阶段练习：预练习：剪枝后联合短上下文及长上下文蒸馏。后练习（Instruct）：SFT（监视微调）+ ODPO（于线直接偏好优化）。后练习（Reasoning）：SFT（带思维链数据）+ GRPO（强化进修）+ ODPO。运用的技能架构技能：分组查询留意力（GQA）、RoPE 位置编码、SwiGLU 激活函数、YaRN 长上下文扩大（撑持 256k token）。剪枝技能：基在层输入/输出激活范数比的层剪枝、基在 PCA 的隐蔽层维度剪枝、基在主要性分数的 FFN 剪枝。对于齐与强化进修：利用于线直接偏好优化（ODPO）削减模子幻觉及无穷天生；利用 GRPO 举行推理能力的强化进修练习。到达的效果极高的参数效率：Ministral 3 14B Base 模子于参数目削减 40% 且练习数据年夜幅削减的环境下，机能与其父模子 Mistral Small 3.1 Base 相称。逾越同级竞品：于划一尺寸下，Ministral 3 系列于多个基准测试中（如 TriviaQA, MATH）优在 Qwen 3 及 Ge妹妹a 3 系列。强盛的推理能力：Reasoning 版本于 STEM（科学、技能、工程、数学）使命上体现精彩，同时连结了优良的通用对于话能力。模子架构

Ministral 3 系列基在仅解码器（decoder-only）的 Transformer 架构。

所有模子同享不异的基础架构，并按照尺寸举行特定缩放。如表 1所示，该系列包罗三种尺寸：3B、8B 及 14B 参数，别离拥有 2六、34 及 40 层。其他的架构选择包括：拥有 32 个查询头（query heads）及 8 个键值头（key-value heads）的分组查询留意力（Grouped Query Attention, GQA），RoPE 位置嵌入，SwiGLU 激活函数，以和 RMSNorm。

为了扩大长上下文，本事情利用了 YaRN 以和留意力层中基在位置的 softmax 温度缩放（position-based softmax temperature scaling）。3B 模子利用了绑定（tied）的输入-输出嵌入，以免嵌入层参数于总参数目中占比太高。所有模子均利用 131K token 的词表，并撑持高达 256K token 的上下文长度。

视觉编码器（Vision encoder）。所有的 Ministral 3 模子均利用一个 4.1 亿（410M）参数的 ViT 作为视觉编码器以实现图象理解能力。该编码器是从 Mistral Small 3.1 Base 中复制而来并连结冻结状况，其架构与 Pixtral 中描写的一致。本事情抛弃了从 ViT 到语言模子空间的预练习投影层，并为每一个模子练习了一个新的投影层。

练习方案

图 1: 图 1：Ministral 3 练习方案概述.

预练习：咱们从将父模子 Mistral Small 3.1 修剪为最年夜的子模子（14B Init.）最先。 接下来，咱们作为西席继承利用父模子的 Logit 蒸馏来预练习子模子，以得到颠末上练习的短上下文子模子（14B Short Ctx.）。 从 14B Short Ctx. 最先，咱们利用更长的上下文窗口履行另外一轮蒸馏（具体信息请参阅§3.1）以得到终极的 Ministral 3 14B Base 模子。 同时，14B 短 Ctx。 被修剪以初始化下一个子模子 (8B Init.)，从中咱们反复该历程以派生 Ministral 3 8B 基础模子。 咱们对于 3B 版本反复不异的历程。 Post-training: Each Base model is then post-trained into the instruction-following and reasoning variants. 对于在指令遵照，咱们的练习后配方包括监视微调（SFT）及于线直接偏好优化（ODPO）。 为了推理，该历程触及利用思惟链数据举行监视微调（SFT w/ CoT）、组相对于计谋优化（GRPO；Shao 等人[2024]）及 ODPO。

图 1 展示了 Ministral 3 模子的练习流程，包括预练习阶段，随后是两个差别的后练习阶段，别离用在天生指令微调（Instruct）变体及推理（Reasoning）变体。

预练习

级联蒸馏（Cascade Distillation）。Ministral 3 模子的预练习始在 Mistral Small 3.1 Base (MS3.1) 模子。本事情利用级联蒸馏，这是一种迭代要领，用在将 MS3.1 剪枝并蒸馏为更小的后继模子。级联蒸馏是一种计较高效的流程，用在于给定预练习的年夜型父模子的环境下，预练习方针尺寸递减的子模子。如算法 1所总结，它依靠在迭代式的“剪枝-蒸馏-反复”要领：

剪枝（Prune）：经由过程剪枝一个较年夜的预练习模子来初始化子模子的权重。蒸馏（Distill）：经由过程来自西席模子 logits 的蒸馏，对于刚剪枝的模子举行进级练习（up-train）。反复（Repeat）：反复运用此计谋，将子模子进一步紧缩为更小的模子。

每一个阶段的模子剪枝遵照与 Minitron 及 Wanda 近似的要领，且所有变体的蒸馏西席模子均为 Mistral Small 3.1。剪枝及蒸馏的细节将于随后的段落中提供。

与重新最先练习每一个小模子比拟，级联蒸馏天生的模子于 FLOPs（浮点运算次数）效率上显著更高。值患上留意的是，端到真个历程可以被视为父模子于权重剪枝下的一种连续预练习情势。如图 2 所示，因为级联蒸馏是于单次运行中经由过程数据混淆并沿途举行剪枝，是以于整个历程中防止了数据反复。

剪枝（Pruning）。与 Minitron 近似，本事情的剪枝计谋旨于保留原始模子中最要害的组件（基在验证数据集），同时减小其尺寸。本事情采用如下要害剪枝技能：

算法 2提供了剪枝计谋的更多细节。它接管一个预练习模子及方针尺寸配置作为输入举行剪枝。​​input_x​​​及​​output_x​​指代来自负型校准批次的激活值。

蒸馏（Distillation）。于权重初始化以后，每一个子模子会于混淆了纯文本及图文交错数据的数据集长进行练习，并使用来自西席模子的 logit 蒸馏。本事情发明，仅利用前向 KL 散度蒸馏方针举行练习，优在调解蒸馏方针与下一个 token 猜测方针差别权重的系数。对于在所有阶段及模子尺寸，均利用父模子作为西席模子。

预练习阶段包罗两个步调： (1)短上下文阶段：上下文窗口长度为 16,384。该阶段的输出将作为下一个子模子剪枝阶段的输入。 (2)长上下文阶段：使用 YaRN 及基在位置的温度缩放将上下文窗口从 16,384 扩大到 262,144。

后练习：Ministral Instruct

为了付与模子指令遵照能力，预练习模子利用颠末筹谋的数据集举行微调，该数据集包罗高质量的多模态及纯文本指令遵照数据。微调阶段一样包罗两个步调：监视微调（SFT）及于线直接偏好优化（ODPO）。

监视微调

本事情利用 fp8 量化运行 SFT，并使用来自强力西席模子的 logit 蒸馏丧失。与预练习差别，每一个模子都是从 Mistral Medium 3 模子蒸馏而来的。与预练习阶段近似，视觉编码器连结冻结，而适配器（adapter）是可练习的。

于线直接偏好优化阶段

直接偏好优化 (DPO) 经由过程直接从离线成对于偏好中进修，提供了一个轻量级的人类偏好优化框架。对于在 Ministral 3 模子，本事情采用了其于线变体——于线直接偏好优化 (ODPO)。于这一要领中，对于在每一个示例，本事情利用温度T=0.7从当前计谋中采样两个候选答复，并利用基在文本的奖励模子对于答复举行排序。

于实践中，于线变体对于在减轻模子激发的伪影（artifacts，如无穷天生）尤为主要。这也患上益在一些开导式要领，例如主动将采样历程中体现出无穷轮回的任何答复视为“输家”，从而避免此类举动被强化。末了，本事情于天生历程中启用了东西履行，这提高了模子的东西利用机能。

总之，本事情发明，利用于线偏好优化比拟 SFT 及离线变体，显著提高了与人类偏好的一致性。本事情发布了此阶段孕育发生的模子，定名为 Ministral 3-14B/8B/3B Instruct。

后练习：Ministral Reasoning

推理模子的后练习始在预练习查抄点，而不是 ODPO 变体。本事情利用由 SFT、GRPO 及 ODPO 构成的三阶段流水线练习模子的推理时扩大能力（inference-time scaling），并利用长上下文预练习查抄点作为出发点。于此面向推理的微调阶段后发布的模子被称为 Ministral 3 14B/8B/3B Reasoning。

推理监视微调

于此阶段，模子于短的及长思维链（CoT）样本的混淆数据长进行微调。前者来自本事情的通用 SFT 数据混淆，尔后者包罗前缀了推理特定体系提醒词的推理轨迹（reasoning traces）。

推理轨迹来自差别的范畴，包括数学、编码、一般对于话、指令遵照、多语言使命、东西利用及视觉推理。本事情运用轻量级过滤来移除了格局极差、包罗过分反复或者具备不良语言切换的示例，确保模子接触到洁净且布局优良的思维链。

3B SFT：对于在 3B 模子，平凡的 SFT 致使模子懦弱、过在冗长，且输出中存于年夜量反复及无穷天生。为了减缓这一问题，本事情利用 Mistral Small 3.1 作为西席举行了 logit 蒸馏。这有助在削减冗长并不变随后的强化进修（RL）练习。

强化进修

本事情于 SFT 查抄点之上履行 GRPO，以细化模子的思维并进一步提高推理使命的机能。练习分两个阶段举行：

STEM RL：于第一阶段，模子于数学、代码及视觉推理使命长进行练习。本事情从各类开放及专有来历网络问答对于。样本利用严酷的多步流水线举行过滤及清算，以移除了无效、不完备以和很是简朴/坚苦的问题。

通用 RL：于第二阶段，本事情将规模扩展到 STEM 问题以外。本事情为包括一般谈天、指令遵照及开放式推理使命于内的各类提醒词天生原子评分尺度（atomic grading rubrics）。于 GRPO 时期，一个年夜语言模子（LLM）裁判按照这些评分尺度（例如，对于提醒词的忠厚度、答复质量）评估每一个模子的天生成果，终极奖励设定为满意开导式法则的比例。这一阶段提高了模子的指令遵照及一般谈天能力，同时连结甚至有时提高了 STEM 基准测试的机能。

对于在这两个阶段，本事情遵照 GRPO 练习配方。最年夜天生长度从 32K 增长到 80K，由于本事情不雅察到于 RL 时期有不成轻忽比例的截断天生。答应更长的输出使模子可以或许完成最具挑战性问题的推理，从而得到分外的机能增益。

于线直接偏好优化

末了，本事情运用 ODPO 作为后 RL 对于齐阶段，以更好地与用户偏好对于齐并修饰模子的对于话及指令举动。总体历程遵照用在非推理 Instruct 模子的不异设置，但有一个修改——于将模子的天生内容发送给奖励模子举行评分以前，思维块（thinking chunks）会被剥离。

试验

预练习机能对于比

于 14B、8B 及 3B 三个标准上，Ministral 3 系列与 Ge妹妹a 3 及 Qwen 3 系列举行了对于比：

14B 范围：Ministral 3 14B 于 TriviaQA 及 MATH 使命上优在 Qwen 3 14B，于其他基准上体现相称。同时，它于所有基准上都显著优在 Ge妹妹a 12B。8B 范围：Ministral 3 8B 体现出极高的参数效率，于年夜大都评估中（除了 TriviaQA 外）都优在参数目更年夜的 Ge妹妹a 12B。3B 范围：连结了不异的机能趋向，但模子间的差距变患上越发较着。

溶解试验与焦点发明

**能力差距 (Capacity Gap)**：于预练习阶段，从 Mistral Small 3.1（24B）蒸馏的效果优在从更强的 Mistral Medium 3 蒸馏。即便不思量计较成本，更强的西席模子其实不必然能孕育发生更强的学生模子。

后练习收益：只管预练习阶段存于“能力差距”，但于后练习（SFT）阶段，利用更强的西席模子（Mistral Medium 3）确凿能进一步晋升模子机能。

指令微调 vs 预练习西席：从后练习（Instruct）的西席模子举行蒸馏，孕育发生的学生模子比从预练习（Base）西席模子蒸馏的效果更好，特别是于数学及代码使命上。人类偏好对于齐：从颠末人类偏好优化的西席模子（Preference tuned）蒸馏，老是比仅从 SFT 西席模子蒸馏效果更好。

推理举动阐发

长思维链的影响：于 Instruct 模子的 SFT 数据中插手长思维链（CoT）数据，虽然能晋升 STEM 机能，但会致使模子于平凡对于话中呈现过分的“反思”及“回溯”，影响用户体验。是以，终极发布的 Instruct 模子未利用此计谋。ODPO 的作用：对于推理模子运用 ODPO（于线直接偏好优化）能显著晋升其于通用谈天基准上的体现（尤其是 14B 及 8B 版本），使其既能解决繁杂问题，又能举行天然对于话。

结论

Ministral 3，一个专为资源受限情况设计的高效密集型语言模子系列。经由过程从更年夜的西席模子（Mistral Small 3.1 及 Medium 3）举行迭代蒸馏，创立了三种模子尺寸（14B, 8B, 3B），每一种尺寸均提供基础版（base）、指令遵照版（instruction-following）及推理加强版（reasoning-enhanced）。所有模子均撑持视觉能力，并能处置惩罚长达 256K token 的上下文。

本文转自AI天生将来 ，作者：AI天生将来

原文链接:​​https://mp.weixin.qq.com/s/-_tiegfDKNbQBjqWt05ZDw​​

标签 语言模子视觉开源 答复 分享 微博 QQ 微信 举报举报 取缔

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