Les modèles Ministral-3-3B-Instruct-2512 et Ministral-3-8B-Instruct-2512 sont désormais disponibles sur Amazon SageMaker JumpStart
Les modèles Ministral-3-3B-Instruct-2512 et Ministral-3-8B-Instruct-2512 de Mistral AI sont désormais disponibles sur Amazon SageMaker JumpStart, élargissant ainsi le portefeuille de modèles de fondation proposés aux clients AWS. Ces deux modèles de la famille Ministral 3 proposent des modèles de langage compacts et capables de visualiser, spécialement conçus pour le déploiement en périphérie et les environnements aux ressources limitées, permettant aux clients de déployer des solutions d'IA mises à l’échelle et performantes sur l'infrastructure AWS.
Ces modèles répondent aux différents défis de l’IA d’entreprise grâce à des fonctionnalités spécialisées :
Le Ministral-3-3B-Instruct-2512 est conçu pour un déploiement ultraléger en périphérie avec une compréhension multimodale. Composé d'un modèle de langage 3.4B et d'un encodeur de vision 0.4B, il peut contenir seulement 8 Go de VRAM dans FP8 tout en prenant en charge une fenêtre contextuelle de 256 000 jetons. Il propose une analyse de la vision, un suivi d'instructions multilingue dans des dizaines de langues (dont le français, l'anglais, l'espagnol, l'allemand, le chinois, le japonais, le coréen et l'arabe), une forte adhésion rapide au système et des appels de fonctions natifs avec une sortie JSON structurée, le tout sous licence Apache 2.0.
Le Ministral-3-8B-Instruct-2512 offre des fonctionnalités de pointe comparables à celles de son homologue plus grand modèle Mistral Small 3.2 24B dans un format compact de 8B. Construit avec un modèle de langage 8.4B et un encodeur de vision 0.4B, il peut contenir 12 Go de VRAM dans FP8 et dispose d'un modèle d'attention à fenêtre coulissante entrelacée pour une inférence plus rapide et économe en mémoire. Il partage la même vision et les mêmes capacités multilingues, agentiques et d'appel de fonctions que son homologue 3B, tout en offrant des performances de raisonnement et de génération plus solides.
Avec SageMaker JumpStart, les clients peuvent déployer n’importe lequel de ces modèles en quelques clics pour répondre à leurs cas d’utilisation spécifiques de l’IA.
Pour commencer à utiliser ces modèles, accédez au catalogue de modèles SageMaker JumpStart dans la console SageMaker ou utilisez le kit SDK Python de SageMaker pour déployer les modèles sur votre compte AWS. Pour en savoir plus sur le déploiement et l’utilisation de modèles de base dans SageMaker JumpStart, consultez la documentation relative à Amazon SageMaker JumpStart.