Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

Mistral Large 3 2512 est l’édition de Mistral AI adaptée au suivi d’instructions pour la conversation générale, la compréhension visuelle et le travail en entreprise. Son architecture clairsemée à mélange d’experts comporte 675 milliards de paramètres au total, dont 41 milliards actifs, et une fenêtre de contexte de 256k. Texte et images peuvent contribuer à la même tâche, tandis que la réponse prend la forme de texte, de code ou d’un résultat structuré.

Capacités et préparation des entrées

Le modèle associe un composant linguistique à un encodeur visuel. Donnez à l’image un rôle clair : page à lire, schéma à interpréter ou écran à expliquer. Pour un écran chargé, fournissez un recadrage contenant les commandes pertinentes et gardez les libellés environnants nécessaires à leur compréhension. Mistral recommande des formes d’image proches du carré; découpez une source exceptionnellement étroite ou large en zones utiles plutôt que de réduire les détails importants à une bande illisible.

Le fabricant mentionne la conversation multilingue dans des dizaines de langues, dont l’anglais, le français, l’espagnol, l’allemand, l’italien, le portugais, le néerlandais, le chinois, le japonais, le coréen et l’arabe. Indiquez la langue de sortie, le lecteur visé et la terminologie à préserver. Pour un article d’assistance, demandez une explication localisée conservant les noms des produits et une courte liste des traductions incertaines à résoudre avant publication.

Documents longs et connaissances d’entreprise

Utilisez le contexte pour réunir les éléments liés : texte de politique, spécification, décisions existantes et question à résoudre. Identifiez chaque source et sa révision. Une demande utile serait : « Comparez ces trois politiques d’intégration. Renvoyez un tableau des exigences communes, des conflits et des questions sans réponse, avec la section source pour chaque constat. » Le livrable obtenu est une comparaison fondée sur les passages fournis plutôt qu’un résumé générique du sujet.

Pour une question documentaire, indiquez le niveau de détail souhaité et demandez le passage justificatif à côté de la conclusion. Le processus Document QnA de Mistral extrait d’abord le texte et la structure documentaire par OCR, puis utilise un modèle linguistique pour interpréter ces éléments. Conservez les numéros de page et les titres lors de la préparation du texte extrait, afin que la réponse puisse renvoyer à l’original. Une URL documentaire, du texte extrait et des éléments visuels demandent des préparations différentes; choisissez la forme d’entrée prise en charge par l’application utilisée.

Programmation et assistance quotidienne

Mistral destine Large 3 à l’assistance en programmation comme à la conversation quotidienne. Fournissez les fonctions pertinentes, le comportement attendu et l’échec observé. Par exemple : « Cet analyseur supprime le dernier champ lorsque l’entrée se termine sans saut de ligne. Expliquez la branche en échec, proposez la plus petite modification et renvoyez la fonction corrigée avec trois exemples représentatifs d’entrées et de sorties. » Le résultat utile est une proposition liée au code réel et un ensemble de cas que le développeur peut exécuter.

Pour un brouillon professionnel, fournissez ensemble les faits et le livrable souhaité. Une demande de transformation de notes de réunion en note de décision doit nommer la décision, les options, les hypothèses non résolues et la prochaine action. Demandez au modèle de séparer les faits sources des recommandations et de signaler les informations manquantes dans la section appropriée. La sortie devient ainsi plus facile à réviser qu’un récit indifférencié.

Outils et résultats structurés

L’appel natif de fonctions permet au modèle de choisir une fonction fournie et de préparer ses arguments. L’application exécute cette fonction et renvoie son résultat; le modèle utilise alors les informations retournées dans la réponse. Gardez les outils précis et n’exposez que ceux nécessaires à la tâche. Un assistant de vérification des stocks peut recevoir une référence produit, demander une recherche de stock et expliquer la quantité et l’entrepôt retournés. Validez la fonction choisie et ses arguments avant d’exécuter la requête, et conservez la réponse de l’outil avec la réponse finale.

Pour une extraction, précisez les champs, les types et le traitement des valeurs manquantes. Mistral documente le mode JSON et les sorties structurées personnalisées; son mode JSON exige une instruction explicite de renvoyer du JSON, tandis qu’un schéma personnalisé fournit un contrôle de format plus fort. Un résumé de facture peut demander le fournisseur, le numéro de facture, l’échéance, la devise et les lignes, avec une représentation cohérente des valeurs manquantes. Vérifiez les valeurs extraites par rapport au document, même si la réponse correspond à la structure demandée.

Réglages et différences entre éditions

Définissez le rôle, la tâche et les règles des outils dans les instructions système. Mistral recommande une température inférieure à 0.1 pour les usages de production et quotidiens de ce point de contrôle, avec la possibilité d’explorer des valeurs plus élevées pour les tâches créatives. Séparez une demande d’idées variées d’une extraction reproductible : laissez à la première de la place pour les alternatives et donnez à la seconde des champs explicites et des contraintes de source.

Cette édition d’instructions est distincte du point de contrôle de base Large 3 et des modèles de raisonnement spécialisés. Le fabricant identifie le raisonnement strict et le travail visuel spécialisé comme des domaines où un modèle conçu spécifiquement pour ces tâches peut être préférable. Pour un calcul difficile, fournissez les hypothèses et les unités, demandez des vérifications intermédiaires et utilisez un outil de calcul disponible pour contrôler le résultat. Pour des éléments visuels denses, préparez des zones lisibles et comparez la réponse à la source avant de l’utiliser dans un rapport.