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Mistral Small 4 架構解析：128 專家 MoE 設計如何用 6B 活躍參數擊敗百億級模型
Mistral AI 發布 Mistral Small 4，採用 128 專家混合架構（MoE），總參數 119B 但每次推理僅啟動 6B 參數。該模型在邏輯推理與程式碼生成基準測試中超越 GPT-OSS 120B，同時輸出長度減少 20%，推理延遲降低 40%。以 Apache 2.0 授權開源。
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Mistral Voxtral TTS 技術分析：90 毫秒首音延遲與五秒語音複製的架構突破
Mistral AI 發布開源文字轉語音模型 Voxtral TTS，以極小的模型尺寸實現了 90 毫秒的首音延遲（TTFA），僅需不到五秒的語音樣本即可複製自定義聲音。模型支援九種語言，可在智慧手錶等邊緣裝置上運行，以 CC BY NC 4.0 授權開源。
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NVIDIA 發布 Nemotron 3 開源模型系列，聯合 Mistral 組建「Nemotron 聯盟」
NVIDIA 在 GTC 2026 發布 Nemotron 3 開源模型系列，旗艦款 Nemotron 3 Super 在代理 AI 基準測試 PinchBench 上得分 85.6%，居同類開源模型之首。NVIDIA 同步宣布聯合 Mistral、LangChain 等成立「Nemotron 聯盟」，共同開發下一代開源前沿模型。
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Mistral 發布 Small 4：119B 參數開源 MoE 模型，整合推理、視覺與程式碼三合一
Mistral AI 正式發布 Mistral Small 4，這是一款 1190 億參數的開源混合專家（MoE）模型，以 Apache 2.0 授權釋出，將推理、視覺語言理解與代理程式碼能力整合至單一模型，同時支援可調節的推理強度參數，大幅降低企業部署成本。