{"id":47661,"date":"2025-02-01T21:31:46","date_gmt":"2025-02-01T21:31:46","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/mistral-ai-es-la-startup-francesa-que-aposto-por-la-eficiencia-antes-que-deepseek-su-futuro-es-incierto\/"},"modified":"2025-02-01T21:31:46","modified_gmt":"2025-02-01T21:31:46","slug":"mistral-ai-es-la-startup-francesa-que-aposto-por-la-eficiencia-antes-que-deepseek-su-futuro-es-incierto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=47661","title":{"rendered":"Mistral AI es la startup francesa que apost\u00f3 por la eficiencia antes que DeepSeek. Su futuro es incierto"},"content":{"rendered":"
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Mistral AI es la joya tecnol\u00f3gica francesa<\/a>. La startup de IA se ha convertido en pr\u00e1cticamente la \u00fanica representante europea que compite con las grandes empresas y las startups tecnol\u00f3gicas en EEUU o China. Lo hace adem\u00e1s con un foco absoluto en la eficiencia, que es justo lo que ahora tanto se valora de DeepSeek. Sin embargo, su futuro es complejo.<\/p>\n

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Una startup europea prometedora<\/strong>. Cuando hablamos de ella por primera vez en 2023 sorprend\u00eda que sin tener producto alguno logr\u00f3 recaudar 105 millones de euros<\/a> de inversi\u00f3n. Pronto, eso s\u00ed, comenzar\u00edan a aparecer los frutos de tal apuesta, lo que adem\u00e1s gener\u00f3 que la firma levantase m\u00e1s rondas de financiaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n

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Eficiencia por bandera<\/strong>. Una de las caracter\u00edsticas definitorias de Mistral AI fue que su trabajo estaba siempre orientado a hacer m\u00e1s con menos. A buscar la eficiencia. La startup, a sabiendas de no poder competir con las Bigt Tech en recursos, siempre ha buscado crear modelos m\u00e1s compactos pero con un gran rendimiento. Lo logr\u00f3 con Large 2 123B, que era tres veces m\u00e1s peque\u00f1os que Llama 3.1 405B pero igualaba a superaba a ese modelo y a otros como Claude 3.5 o GPT-4o en algunas m\u00e9tricas.<\/p>\n

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Vuelven a la carga con Small 3 24B<\/strong>. La startup acaba de anunciar<\/a> la disponibilidad de Small 3 24B, su nuevo modelo \u00abpeque\u00f1o\u00bb. En realidad no lo es tanto: se suelen calificar de modelos peque\u00f1os aquellos con tama\u00f1o entre 1B y 14. Sin embargo, ciertamente es un LLM interesante por una cosa: compite de t\u00fa a t\u00fa con Llama 3.3 70B \u2013lo \u00faltimo de Meta, casi tres veces m\u00e1s grande\u2013, y lo hace adem\u00e1s con una latencia (tiempo que tarda en aparecer cada token) mucho menor.<\/p>\n

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El rendimiento es fant\u00e1stico. La latencia, si hacemos caso de las pruebas internas de Mistral, fant\u00e1stica.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

Contesta tres veces m\u00e1s r\u00e1pido que el modelo de Meta. Su rendimiento es comparable a GPT-4o mini, y supera tambi\u00e9n con mucho en latencia a Qwen-2.5 32B, que es algo mejor en algunos benchmarks. Este modelo, eso s\u00ed, \u00a0acaba de tener sucesor con Qwen2.5-Max<\/a>.<\/p>\n

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Open Source, y datos europeos<\/strong>. Otra de las ventajas de la IA de Mistral es que es una IA Open Source \u2013\u00abOpen Weights\u00bb, m\u00e1s bien<\/a>\u2013 , como Llama, DeepSeek o Qwen. A diferencia de ellos, Mistral es una startup que plantea la gobernanza de datos en la UE, algo que puede ser inertesante para agencias gubernamentales y empresas europeas. Ya se ha visto c\u00f3mo hay suspicacias sobre d\u00f3nde acaban los datos<\/a> de nuestros chats con DeepSeek \u2013Italia est\u00e1 investigando<\/a> al respecto\u2013, y esta es una opci\u00f3n sin duda llamativa.<\/p>\n

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Usos interesantes<\/strong>. Los desarrolladores de Mistral explican que su modelo es perfecto para asistentes conversacionales, porque en ellos precisamente importa que respondan r\u00e1pidos. Adem\u00e1s destacan la capacidad de personalizar\/pulir el modelo para que se especialice en ciertas tareas como consejo legal, diagn\u00f3stico m\u00e9dico o soporte t\u00e9cnico. El modelo est\u00e1 disponible en plataformas como Hugging Face<\/a>, pero tambi\u00e9n se puede ejecutar en local en veriones cuantizadas si tienes al menos una 4090 o por ejemplo un Macbook con 32 GB de memoria. De momento no parece estar disponible en Le Chat<\/a>, el servicio web que nos ha confesado estar basado de momento en Mistral Large 2.1.<\/p>\n

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Modelo de razonamiento a la vista<\/strong>. Pero mientras sus competidores se lanzan de cabeza a la carrera por los modelos de razonamiento, Mistral se ha quedado algo rezagada en este \u00e1mbito. En un mensaje en X<\/a> s\u00ed aclaran que Small 3 no hace uso de datos sint\u00e9ticos \u00ablo que lo convierte en una base estupenda para cualquier cosa en razonamiento\u00bb. En su anuncio oficial van m\u00e1s all\u00e1 y se\u00f1alan que \u00abentre otras muchas cosas, en las pr\u00f3ximas semanas se esperan modelos Mistral grandes y peque\u00f1os con mayor capacidad de razonamiento\u00bb.<\/p>\n

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DeepSeek adelantando por la derecha<\/strong>. La startup china de moda se ha convertido en la estrella del momento con sus modelos, y sobre todo con su modelo de razonamiento, DeepSeek R1<\/a>. Lo ha logrado adem\u00e1s usando la misma arma que Mistral: la eficiencia. El \u00e9xito de DeepSeek valida la estrategia de Mistral, desde luego, pero la pregunta es si Mistral lograr\u00e1 seguir compitiendo o se ver\u00e1 arrollada por las startups chinas y de EEUU si ellas tambi\u00e9n adoptan parcial o totalmente ese mismo enfoque.<\/p>\n

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La cuota de mercado de Mistral es modesta, pero corre el peligro de reducirse con la fuerte competencia de empresas de EEUU y China. Fuente: FT.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

Dudas sobre el futuro<\/strong>. En medios como Financial Times<\/a> se habla de la preocupaci\u00f3n por el futuro de Mistral y de las startups de IA europeas. No hay ninguna otra que trabaje en LLM \u2013la alemana Aleph Alpha<\/a> abandon\u00f3 esa carrera en septiembre de 2024<\/a>\u2013, y eso compromete el futuro de los esfuerzos europeos por competir y no depender totalmente de los modelos de China y EEUU por muy Open Source que puedan ser. En Espa\u00f1a proyectos como ALIA son un primer paso interesante, pero de momento est\u00e1n muy lejos de los LLM y modelos mencionados.<\/p>\n

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Limbo operativo<\/strong>. Este diario econ\u00f3mico tambi\u00e9n apunta a que con una valoraci\u00f3n de 6.000 millones de euros Mistral est\u00e1 en una especie de limbo. Ha levantado demasiado dinero para desaparecer gradualmente, pero no lo suficiente para competir con las megaempresas de EEUU, por ejemplo.<\/p>\n

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\u00bfAcquihire en el horizonte?<\/strong> Sean Maher, de la consultora Entext, cree que mistral puede seguir los pasos de Inflection AI<\/a>, que fue adquirida por Microsoft \u2013Mustafa Suleyman, actual m\u00e1ximo responsable de IA en Redmond, fue su cofundador\u2013. As\u00ed pues, una potencial adquisici\u00f3n de sus recursos y sobre todo de su talento (lo que se suele denominar ‘acquihire’) no est\u00e1 descartada.<\/p>\n

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Imagen | Mistral AI<\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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