A la pregunta de cómo competir con Google, OpenAI o Anthropic en IA, Mistral tiene respuesta: modelos pequeños y locales
La startup francesa Mistral AI ha lanzado Mistral 3, una familia de 10 modelos de inteligencia artificial de código abierto que representan su apuesta más ambiciosa hasta la fecha. La compañía parisina, que a menudo es considerada la principal esperanza europea en el desarrollo de IA, busca diferenciarse de las grandes tecnológicas estadounidenses apostando por la flexibilidad y el despliegue en todo tipo de dispositivos en lugar de la potencia bruta. Bajo estas líneas te contamos todas las novedades.
Qué ha presentado Mistral. La familia Mistral 3 incluye un modelo insignia llamado Mistral Large 3, con 675.000 millones de parámetros, y nueve modelos compactos agrupados bajo el nombre Ministral 3 (en tres tamaños: 14.000, 8.000 y 3.000 millones de parámetros). Todos los modelos se lanzan bajo licencia Apache 2.0, permitiendo uso comercial sin restricciones. El modelo grande además cuenta con capacidad multimodal, pudiendo procesar texto e imágenes. También es multilingüe, con especial énfasis en idiomas europeos.
Por otro lado, los modelos pequeños pueden ejecutarse en dispositivos con apenas 4 GB de memoria, lo que los hace perfectos para portátiles modestos, móviles y sistemas embebidos sin necesidad de conexión a internet.
Por qué importa la estrategia. Mientras OpenAI, Google y Anthropic se centran en sistemas cada vez más potentes y cerrados con capacidades agénticas, Mistral se ha centrado en la amplitud y alcance de sus modelos, la eficiencia y lo que su cofundador Guillaume Lample denomina "inteligencia distribuida". Según declaró a VentureBeat, la compañía cree que el futuro de la IA no se define por la escala, sino por la ubicuidad: modelos suficientemente pequeños para funcionar en drones, vehículos, robots y dispositivos de consumo.
El argumento económico y práctico. Lample explicó al medio que en más del 90% de los casos, un modelo pequeño ajustado específicamente puede realizar el trabajo, especialmente si se entrena con datos sintéticos para tareas concretas. Según Lample, esto no solo resulta más barato y rápido, sino que elimina preocupaciones sobre privacidad, latencia y fiabilidad.
La compañía tiene además equipos que trabajan directamente con clientes para analizar problemas específicos y ajustar modelos pequeños que cumplen en tareas concretas. Esto sobre todo puede llegar a atraer a empresas que se frustran al optar por el mejor modelo posible para una tarea concreta y, si éste no cumple adecuadamente, se acaban rindiendo.
Europa va por detrás. Si hablamos de innovación y tecnología en torno a la IA, no nos tiembla el pulso en decir que Europa está a leguas de lo que empresas en Estados Unidos y China están ofreciendo. Es por ello que Mistral AI aboga por un enfoque diferente en el que prioriza el despliegue masivo en dispositivos y la flexibilidad de sus modelos más pequeños.
La capacidad que ofrecen los modelos abiertos puede ser una gran baza para seguir apostando por estas tecnologías. En China, por ejemplo, los modelos abiertos de DeepSeek, Alibaba o Kimi están despuntando ampliamente, por encima en determinadas tareas incluso de competidores tan grandes como ChatGPT. Lample explicaba que la mayoría de modelos chinos punteros son exclusivamente de texto, con sistemas de procesamiento de imágenes que van separados. Por ello quieren además apostar por un enfoque multimodal.
Un ecosistema completo. Mistral ya no solo ofrece modelos de lenguaje. La compañía ha construido todo un ecosistema que incluye Mistral Agents API, con conectores para ejecución de código, búsqueda web y generación de imágenes; Magistral, su modelo de razonamiento; Mistral Code para asistencia en programación; y AI Studio, una plataforma de despliegue de aplicaciones que cuenta además con capacidades analíticas y de registro.
Además, su asistente Le Chat ha incorporado un modo de investigación profunda, capacidades de voz y un listado con más de 20 integraciones empresariales. Así pues, además de su oferta de modelos, la compañía puede suministrar a otras empresas toda una capa de productos y servicios personalizados, con el objetivo de ser su principal fuente de financiación.
Soberanía digital. Aunque frecuentemente se caracteriza a Mistral como la respuesta europea a OpenAI, la compañía prefiere considerarse como ‘una colaboración transatlántica’. Su director ejecutivo, de hecho, está en Estados Unidos, tiene equipos en ambos continentes y entrena estos modelos en colaboración con equipos e infraestructura estadounidenses. No obstante, su posicionamiento como defensor de la soberanía digital europea, le ha valido asociaciones estratégicas con el ejército francés, la agencia de empleo del país, el gobierno de Luxemburgo y diversas organizaciones públicas europeas.
La Comisión Europea presentó en octubre una estrategia para promover herramientas de IA europeas que proporcionen seguridad y resiliencia mientras impulsan la competitividad industrial del continente.
Capacidades fuera de línea para democratización. Los casos de uso que Mistral ha diseñado para sus modelos pequeños incluyen, sobre todo, aplicaciones locales, como robots de fábrica que usan datos de sensores en tiempo real y sin depender de la nube, drones en desastres naturales o rescates que operan sin conexión, y coches inteligentes con asistentes de IA funcionales en áreas remotas.
Lample destacaba que hay miles de millones de personas sin acceso a internet pero con portátiles o móviles capaces de ejecutar estos modelos pequeños, lo que considera potencialmente revolucionario. Además, al funcionar en el dispositivo, estas aplicaciones preservan la privacidad de los datos de los usuarios.
Debate sobre "código abierto" real. No todos celebran el enfoque de Mistral. Algunos críticos cuestionan su decisión de optar por modelos ‘open weight’, es decir, gratuitos para acceder pero que proporcionan menos información sobre su código que los modelos verdaderamente de "código abierto", los cuales suministran el código y los datos de entrenamiento necesarios para entrenar un modelo desde cero.
Andreas Liesenfeld, profesor asistente en la Universidad Radboud y cofundador del European Open Source AI Index, declaró al Financial Times que los datos a escala son la clave que falta en el ecosistema europeo de innovación en IA y que Mistral no contribuye en absoluto a eso.
La apuesta estratégica a largo plazo. Lample reconoce que sus modelos van "un poco por detrás" de los sistemas cerrados más avanzados, pero argumentó que lo importante es que "están alcanzándolos rápidamente". El tiempo dirá si ese enfoque de Mistral por modelos de bajo coste, versátiles y con aplicaciones locales les acaba funcionando para acabar posicionándose como una de las grandes apuestas europeas por la IA.
Imagen de portada | Mistral AI
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Fuente: Xataka
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