Was ich nach dem Testen der neuen Modelle von Mistral AI gelernt habe

Wenn Sie die Entwicklungen im Bereich der KI verfolgen, haben Sie wahrscheinlich schon den Namen Mistral AI gehört, der überall auftaucht. Sie veröffentlichen kontinuierlich beeindruckende Modelle, die den großen Playern Konkurrenz machen. Und mit ihren neuesten Ankündigungen treten sie nicht auf die Bremse.

Lassen Sie uns also den Hype durchschneiden. Dieser Leitfaden konzentriert sich auf die praktischen Aspekte der neuen Mistral AI-Modelle. Wir werden uns ansehen, was neu ist, den Unterschied zwischen ihren Open-Source- und kostenpflichtigen Angeboten herausfinden und erkunden, wie Sie sie tatsächlich für Ihr Unternehmen nutzen können, ohne eine Armee von Entwicklern zu benötigen.

Was ist Mistral AI?

Sie können Mistral AI als den europäischen Herausforderer in einem Bereich betrachten, der bisher hauptsächlich von amerikanischen Giganten wie OpenAI und Google dominiert wurde. Sie wurden 2023 von einigen ehemaligen Mitarbeitern von Google DeepMind und Meta gegründet und sind unglaublich schnell gewachsen, kürzlich erreichten sie eine Bewertung von etwa 6 Milliarden Dollar.

Was Mistral wirklich interessant macht, ist seine zweigleisige Strategie. Auf der einen Seite haben sie "Premier"-Modelle, die Sie gegen Bezahlung nutzen können und die für die bestmögliche Leistung optimiert sind. Auf der anderen Seite veröffentlichen sie leistungsstarke Open-Source-Modelle, die jeder herunterladen, anpassen und auf seinen eigenen Computern ausführen kann. Dies bietet Unternehmen viel Flexibilität, wirft aber auch eine große Frage auf: Welche Option ist die richtige für Sie?

Ein Überblick über die neuesten Mistral AI-Modelle

Mistral stellt eine ganze Familie von Modellen zusammen, wobei jedes für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurde. Anstatt ein einziges Modell zu haben, das versucht, alles zu tun, bauen sie spezialisierte Werkzeuge für Aufgaben, die von allgemeiner Problemlösung bis hin zu anspruchsvollem Codieren reichen. Lernen wir die neueste Reihe kennen.

Die Premier Mistral AI-Modelle: Leistung und Bequemlichkeit

Dies sind die kommerziellen Modelle von Mistral, auf die Sie über eine API zugreifen können. Sie sind für Unternehmen gedacht, die erstklassige Ergebnisse benötigen, ohne den Aufwand, ihre eigenen Server und Hardware zu verwalten.

• Mistral Medium 3: Dies ist ihr neues Standardmodell. Das Ziel hier ist es, Ihnen erstklassige Leistung ohne den schwindelerregenden Preis zu bieten, den Sie anderswo sehen könnten. Es ist besonders gut im Codieren und Verstehen von Dingen in mehreren Formaten (wie Text und Bilder) und damit eine solide Allround-Wahl für viele Geschäftstätigkeiten.

• Magistral Medium: Wenn Sie jemals eine KI wollten, die "ihre Arbeit zeigt", dann ist dies das richtige Modell. Magistral ist ein Modell, das sich auf logisches Denken spezialisiert hat und für Aufgaben entwickelt wurde, die eine klare, schrittweise logische Spur erfordern. Es ist perfekt für Dinge wie juristische Recherchen oder Finanzmodellierung, bei denen Sie in der Lage sein müssen, zu überprüfen, wie die KI zu ihrer Antwort gekommen ist.

• Devstral Medium: Dieses Modell dreht sich um das, was Mistral als "agentisches Codieren" bezeichnet. Es schreibt nicht nur hier und da eine Codezeile; es ist darauf ausgelegt, wie ein Software-Engineering-Agent zu agieren, der durch einen gesamten Codebestand graben, Dateien bearbeiten und ziemlich komplexe Entwicklungsarbeiten erledigen kann.

• Codestral 25.01: Der Name verrät es. Dies ist ein Spezialmodell, das von Grund auf für das Codieren entwickelt wurde. Es ist super schnell für Dinge wie das automatische Vervollständigen von Code, das Beheben von Fehlern und das Schreiben von Tests. Außerdem spricht es über 80 verschiedene Programmiersprachen.

Die offenen Mistral AI-Modelle: Anpassung und Kontrolle

Dies sind die Modelle, die Mistral kostenlos zur Verfügung stellt, oft mit flexiblen Lizenzen wie Apache 2.0. Das bedeutet, dass Sie sie herunterladen, modifizieren und überall ausführen können, wo Sie möchten.

• Devstral Small 1.1: Dies ist die Open-Source-Version ihres agentischen Codierungsmodells. Es gilt als eines der besten offenen Modelle für diese Art von Arbeit. Da es unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht wird, könnten Sie es auf den privaten Code Ihres Unternehmens abstimmen, um ein Entwicklerwerkzeug zu erstellen, das perfekt auf Ihr Team zugeschnitten ist.

• Magistral Small: Das Open-Source-Gegenstück zu Magistral Medium. Es bietet Entwicklern eine leistungsstarke und transparente Denkmaschine, auf der sie kostenlos aufbauen können.

• Ministral 3B & 8B: Dies sind die sogenannten "Edge"-Modelle von Mistral. Sie sind winzig und unglaublich effizient, was sie ideal macht, um auf Geräten zu laufen, die nicht viel Leistung haben, wie ein Smartphone oder ein Laptop, ohne mit dem Internet verbunden zu sein. Tatsächlich arbeitet Qualcomm bereits mit Mistral zusammen, um diese Modelle auf Geräten mit Snapdragon-Chips zu integrieren.

Eine kurze Zusammenfassung der neuesten Mistral AI-Modelle

Hier ist eine einfache Tabelle, die Ihnen hilft, den Überblick zu behalten.

Modellname	Typ	Hauptanwendungsfall	Hauptmerkmal
Mistral Medium 3	Premier	Hochleistungsaufgaben im Unternehmen	Balanciert Top-Leistung mit niedrigeren Kosten
Magistral Medium	Premier	Komplexes, transparentes Denken	Überprüfbare, schrittweise Logik
Devstral Medium	Premier	Fortgeschrittene Software-Engineering-Agenten	Hervorragend im Erkunden und Bearbeiten von Codebasen
Devstral Small 1.1	Open-Source	Anpassbare Code-Agenten	Bestes Open-Model auf SWE-Bench
Codestral 25.01	Premier	Codegenerierung & -vervollständigung	Unterstützt 80+ Programmiersprachen
Ministral 8B	Premier	On-Device / Edge AI	Für den lokalen Gebrauch (wie auf einem Mobiltelefon) gemacht

Die geschäftlichen Auswirkungen der Wahl zwischen Open-Source- und Premier Mistral AI-Modellen

Der Ansatz von Mistral bietet Ihnen eine echte Wahl, und die Vor- und Nachteile herauszufinden, ist der Schlüssel, um die richtige Entscheidung für Ihr Unternehmen zu treffen.

Der Reiz der Open-Source-Mistral AI-Modelle

Auf den ersten Blick sieht Open-Source wie ein Volltreffer aus. Die Modelle kosten nichts zum Herunterladen und bieten einige große Vorteile.

• Kontrolle & Datenschutz: Wenn Sie ein Modell selbst hosten, haben Sie die volle Kontrolle. Ihre Daten bleiben innerhalb Ihrer vier Wände (digital oder physisch), was eine große Erleichterung für jedes Unternehmen ist, das mit sensiblen Kundeninformationen umgeht oder in einer regulierten Branche tätig ist.

• Anpassung: Dies ist das eigentliche Killer-Feature. Sie können ein Open-Source-Modell nehmen und es auf die privaten Daten Ihres Unternehmens trainieren, sei es Ihre internen Dokumentationen, Ihr Codebestand oder alle Ihre vergangenen Kundenunterstützungsgespräche. Dies ermöglicht es Ihnen, eine spezialisierte KI zu entwickeln, die Ihr Unternehmen in- und auswendig versteht und Ihnen einen echten Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschafft.

• Keine Anbieterbindung: Sie sind nicht an die API, Preispläne oder Regeln eines Unternehmens gebunden. Sie haben die Freiheit, das Modell nach Belieben zu ändern, bereitzustellen und zu skalieren.

Die Realität: Herausforderungen bei der Selbstbereitstellung von Mistral AI-Modellen

Obwohl die Vorteile verlockend sind, kann der "kostenlose" Teil von Open-Source ein wenig trügerisch sein. Der DIY-Ansatz hat einige große Haken.

• Technischer Aufwand: Diese Modelle zu betreiben ist nicht wie das Installieren einer App. Es erfordert ein Team von erfahrenen Ingenieuren, die sich mit Machine Learning Operations (MLOps) auskennen. Sie benötigen auch Zugang zu vielen leistungsstarken GPUs, die teuer und schwer zu bekommen sind, ganz zu schweigen von einem soliden Plan, um alles auf dem neuesten Stand zu halten und zu warten.

• Versteckte Kosten: Das Modell mag kostenlos sein, aber die Serverrechnung, um es zu betreiben, ist es definitiv nicht. Die Kosten für Hosting, Inferenz (der Prozess, eine Antwort vom Modell zu erhalten) und allgemeine Wartung können schnell in die Tausende oder sogar Zehntausende von Dollar pro Monat steigen.

• Fehlende Unternehmensleitplanken: Ein rohes Modell ist im Grunde nur ein Gehirn im Glas. Es hat nicht das Geschäftssinn, der für den realen Einsatz erforderlich ist. Es weiß nicht, wann es eine knifflige Frage an einen Menschen weiterleiten soll, wie es sich mit Ihrem Helpdesk verbinden soll oder wie es den spezifischen Ton Ihres Unternehmens annehmen soll. All diese Logik müssen Sie selbst aufbauen.

Wie Sie Mistral AI-Modelle für Ihr Support-Team anwenden (auf die clevere Art)

Wie können Sie also die Kraft von etwas wie Mistral Medium 3 nutzen, ohne ein ganz neues Ingenieurteam einstellen zu müssen? Hier kommt eine KI-Integrationsplattform ins Spiel, besonders für den Kundensupport.

Die Herausforderung, rohe Mistral AI-Modelle für den Support zu nutzen

Seien wir ehrlich. Wenn Sie einfach ein rohes KI-Modell auf Ihr öffentliches Hilfezentrum richten und die Daumen drücken, werden Sie wahrscheinlich eine schlechte Erfahrung machen. Das Modell hat keine Ahnung von Ihren internen Prozessen, wie es den Bestellstatus eines Kunden überprüfen soll oder was zu tun ist, wenn jemand frustriert wird.

Um es zum Laufen zu bringen, würden Sie ein verworrenes Netz von benutzerdefiniertem Code erstellen, nur um die Grundlagen zu verwalten. Es wäre ein ziemliches Durcheinander, das ungefähr so aussehen würde:

Dieses DIY-Setup ist langsam, teuer zusammenzustellen und ein absoluter Albtraum zu warten. Jedes Mal, wenn Sie ein neues Tool hinzufügen oder einen Prozess ändern, bedeutet das mehr benutzerdefiniertes Codieren.

Der Plattformansatz: Warum eine Integrationsschicht entscheidend ist

Ein viel vernünftigerer Weg, dies zu tun, ist die Verwendung einer Plattform, die auf leistungsstarken Modellen wie denen von Mistral aufbaut und alle unordentlichen Teile für Sie übernimmt. Genau dafür ist ein Tool wie eesel AI gedacht. Es verwaltet alle komplexen Integrationen, Geschäftsregeln und Sicherheitsüberprüfungen, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, Ihre Kunden glücklich zu machen, anstatt Code zu schreiben.

So umgeht es die Probleme der DIY-Methode:

• Ein-Klick-Integrationen: Anstatt Wochen mit dem Schreiben benutzerdefinierter API-Verbindungen zu verbringen, können Sie Ihren Zendesk, Freshdesk oder Intercom Helpdesk in wenigen Minuten verknüpfen. Sie können es auch genauso einfach von Wissensquellen wie Confluence, Google Docs und Slack lernen lassen.

• Trainiert auf Ihren echten Inhalten: eesel AI geht weit über Ihre öffentliche FAQ-Seite hinaus. Es lernt aus den Daten, die wirklich wichtig sind: den vergangenen Tickets Ihres Teams, gespeicherten Antworten (Makros) und internen Dokumenten. Dies stellt sicher, dass die Antworten, die es gibt, genau sind, wie Ihre Marke klingen und tatsächlich widerspiegeln, wie Ihre besten Agenten die Dinge erledigen.

• Mensch-in-der-Schleife-Kontrollen: Sie müssen kein Programmierer sein, um die Einsatzregeln festzulegen. Sie können in einfachem Englisch Ihrem AI-Agenten sagen, wann er antworten soll, wann er an einen Menschen übergeben muss und welche Aktionen er ausführen darf, wie z.B. Tagging, Routing oder Schließen von Tickets.

• Simulation vor der Skalierung: Nervös, eine KI auf Ihre Kunden loszulassen? Ich gebe Ihnen keine Schuld. Die Simulationsfunktion in eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihren Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Sie können seine Genauigkeit überprüfen, sehen, wo er stecken bleibt, und berechnen, wie viel Zeit und Geld er Ihnen sparen könnte, bevor er jemals mit einem echten Kunden interagiert.

Den richtigen Weg für Ihr Unternehmen wählen

Die neuen Modelle von Mistral AI sind wirklich beeindruckend. Sie bieten Unternehmen einige unglaubliche Werkzeuge und eine echte Wahl, sei es ein bequemes Premier-Modell oder ein vollständig anpassbares Open-Source-Modell.

Aber am Ende des Tages liegt die Magie nicht in der rohen Denkkraft des Modells selbst. Es geht darum, wie gut Sie diese Intelligenz in Ihre tägliche Arbeit integrieren können. Für die meisten Teams, insbesondere im Kundensupport, ist der klügste Weg, diese Kraft zu nutzen, ohne sich in einem riesigen Ingenieurprojekt zu verlieren, die Verwendung einer dedizierten KI-Integrationsplattform.

Wenn Sie sehen möchten, wie Sie die Kraft der neuesten KI-Modelle für Ihr Support-Team nutzen können, schauen Sie sich an, wie eesel AI Ihnen helfen kann, in Minuten statt Monaten zu starten. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion oder buchen Sie eine Demo noch heute.