Magistral — первый ИИ для пошагового прозрачного логического рассуждения

Magistral — первый ИИ для пошагового прозрачного логического рассуждения

Magistral — первый ИИ, созданный Mistral AI, специально сконструированный для пошагового, прозрачного логического рассуждения. Он предназначен для задач, в которых важны точность, аудитируемость и возможность проверить каждое обоснование, независимо от языка пользователя. В линейке две версии: Magistral Small (24 млрд параметров, открытый исходник Apache 2.0) и Magistral Medium — более мощная корпоративная версия, доступная в Le Chat, API и у партнёров. Модель поддерживает мультиязычное рассуждение и обеспечивает трассируемые шаги, что особенно ценно для регламентированных областей — юридических, финансовых, здравоохранения и др. Дополнительно есть режим Think и Flash Answers, ускоряющий ответы и позволяющий работать с многокадровым выводом в реальном времени.

Что такое Magistral

Magistral — линейка моделей для реального мира, ориентированная на многоступенчатое рассуждение, прозрачность и сопровождение выводов понятной цепочкой логических шагов. В отличие от обобщённых языковых моделей, Magistral специально обучена мыслить по шагам и давать трассируемую последовательность рассуждений на языке пользователя, сохраняя при этом высокую точность и устойчивость к ошибкам в доменных задачах. Это позволяет не только получить ответ, но и проверить каждое предположение, логику и вывод. Мультиязычная поддержка обеспечивает сохранение качества рассуждений в разных языках.

Две версии

Magistral выпускается в двух версиях: Magistral Small и Magistral Medium.

• Magistral Small — 24 миллиарда параметров, открытая весовая модель, доступная для самостоятельного развёртывания под Apache 2.0 и размещения на Hugging Face (Magistral-Small-2506).
• Magistral Medium — более мощная корпоративная версия, предназначенная для бизнеса: доступна через Le Chat и API, а также у партнёров, включая SageMaker, IBM WatsonX, Azure AI и Google Cloud Marketplace.

На тестах AIME2024 Medium набрал 73,6%, и 90% с majority voting @64; Small — 70,7% и 83,3% соответственно. Think mode и Flash Answers в Le Chat позволяют ускорить вывод и сделать рассуждения прозрачнее, особенно в рамках предприятий и бизнес-приложений.

Результаты и производительность

Magistral демонстрирует конкурентоспособные результаты в задачах пошагового рассуждения и принятия решений. Magistral Medium набрал 73.6% на AIME2024, а при majority voting достиг 90% на пороге 64 шагов. Magistral Small — 70.7% и 83.3% по тем же метрикам соответственно. Эти показатели подчёркивают способность модели удерживать качество рассуждений в более сложных сценариях и при ограничении времени на вывод.

Прозрачность рассуждений и режимы работы

Прозрачность рассуждений — основа Magistral. Модель не просто выдает ответ, она сопровождает его цепочкой логических шагов, доступной на языке пользователя. Такой трейс позволяет проверить каждое заключение, воспроизвести логику и убедиться в корректности выводов, особенно в регуляторно значимых задачах. Magistral оптимизирован для многошаговой логики и обеспечивает аудируемость: каждый вывод можно отследить через последовательность рассуждений, что создаёт доверие к решениям. Мультиязычность позволяет сохранять точность рассуждений в разных языках — английском, французском, испанском, немецком и др.

Режимы работы способствуют эффективности и прозрачности. Think mode делает рассуждения более целенаправленными, а Flash Answers в Le Chat — до 10x быстрее генерации, сохраняя структурированную логику. Magistral Small — открытая весовая модель под Apache 2.0, доступная на Hugging Face; Magistral Medium — корпоративная версия с расширенными возможностями, доступная в Le Chat, API и у партнёров. В целом цель — решение задач, где важны точность, обоснование и возможность проверки шагов.

Применение и области использования

Magistral нацелен на прозрачное пошаговое рассуждение и применяется там, где нужна точная логика и аудируемые выводы. Он поддерживает многоязычное рассуждение и пригодится там, где критична прозрачность мыслительного процесса: от структурированных вычислений и правил до деревьев решений.

В применении: правовые, финансовые, государственные задачи — риск-анализ, комплаенс, моделирование сценариев, трассируемые выводы. Инженерия и разработка — проектирование архитектуры, планирование проектов, backend/frontend и интеграция внешних API; дата-инженеры пользуются последовательными действиями с инструментами. В бизнес-процессах — стратегическое планирование, операционная оптимизация и data-driven решения под ограниченными условиями. В контенте — креатив и storytelling. Think-мод и Flash Answers в Le Chat ускоряют обработку. Small — открытый вес под Apache 2.0; Medium — через Le Chat, API и облачные площадки.

Открытость исследований и эволюция

Magistral Small открыт в отношении архитектуры и рассуждений: исходники и базовые принципы логики доступны для изучения, модификации и дальнейшего развития сообществом. Такой подход позволяет исследователям проследить ход мышления модели, понять, как формируются выводы, и адаптировать логику под свои задачи.

Это продолжение философии ранее открытых проектов ether0 и DeepHermes 3, которые демонстрировали пользу прозрачной архитектуры и совместной разработки. Release-план нацелен на быструю итерацию: улучшение рассуждений на разных языках и в разных доменных контекстах, анализ ошибок, а также расширение инструментов для экспертизы и внедрения в реальных продуктах.

Доступность и ссылки

Доступность Magistral разделена на две версии: Magistral Small — 24 млрд параметров, открытая весовая модель под Apache 2.0; её можно загрузить на Hugging Face по адресу https://huggingface.co/mistralai/Magistral-Small-2506. Magistral Medium — более мощная корпоративная версия, доступная в Le Chat, через API на La Plateforme и у партнёров. Также она размещена на Amazon SageMaker, и в ближайшее время появится на IBM WatsonX, Azure AI и Google Cloud Marketplace. Сообщество поощряется к исследованию и модификации Magistral Small, и её открытые версии уже нашли применение в проектах ether0 и DeepHermes 3.