Френският AI стартъп Mistral AI представи Mistral Forge – платформа, създадена да помогне на корпоративните предприятия да изграждат AI модели, като ги обучават върху собствените им данни. Съобщението беше направено по време на Nvidia GTC – годишната конференция на производителя на чипове NVIDIA, която тази година поставя акцент върху корпоративния AI и агентните системи.
Платформата е разработена, тъй като много корпоративни инициативи в областта на изкуствения интелект срещат затруднения въпреки наличието на технологии, тъй като моделите не отразяват специфичните нужди на бизнесите, които ги използват. Повечето системи са обучени върху обширни интернет данни, а не върху вътрешните знания, процеси и документация на компаниите.
Това представяне подчертава стратегията на Mistral, насочена към корпоративния сектор, въпреки че конкуренти като OpenAI и Anthropic водят на потребителските пазари. Главният изпълнителен директор Артър Менш заяви, че този подход дава резултати, като компанията очаква да надхвърли 1 милиард долара годишни повтарящи се приходи тази година.
Според Mistral, Forge дава на организациите по-голям контрол както върху данните им, така и върху AI системите им.
Това, което Forge прави, е да позволява на предприятия и правителства да персонализират AI модели според своите специфични нужди,
каза Елиза Саламанка, Head of Product в Mistral, пред TechCrunch.
Докато други доставчици предлагат сходни инструменти, много от тях разчитат на методи като fine-tuning или retrieval augmented generation (RAG), които адаптират съществуващи модели без да ги обучават изцяло. Mistral твърди, че техният подход отива по-далеч, като позволява на компаниите да изграждат модели от нулата.
Това може да подобри представянето при специализирани или неанглоезични данни и да даде на бизнеса повече контрол върху поведението на моделите. Също така може да подпомогне разработването на агентни системи чрез reinforcement learning, като същевременно намалява зависимостта от външни доставчици на модели.
Forge позволява на клиентите да използват библиотеката от модели с отворени тегла (open-weight) на Mistral, включително по-малки системи като Mistral Small 4. Според съоснователя и главен технолог Тимоти Лакроа, персонализацията помага да се преодолеят ограниченията на по-малките модели.
Тимоти споделя:
Компромисите, които правим при изграждането на по-малки модели, са, че те просто не могат да бъдат еднакво добри по всяка тема, както по-големите им аналози. Затова възможността да ги персонализираме ни позволява да изберем върху какво да наблегнем и какво да пренебрегнем.
Mistral предлага насоки относно избора на модели и инфраструктура, но крайното решение остава в ръцете на клиента. Платформата също така предлага подкрепа от екип инженери, които работят директно с клиентите, за да адаптират решенията, подобно на компании като IBM и Palantir Technologies.
Като продукт, Forge вече включва всички инструменти и инфраструктура, така че може да изграждате pipeline-и за синтетични данни,
споделя Елиза Саламанка.
Но разбирането как да се създадат правилните оценки и да се гарантира, че разполагате с достатъчно количество данни, е нещо, за което предприятията обикновено нямат необходимата експертиза – и именно това предоставят тези инженери.
Forge вече се използва от партньори като Ericsson, European Space Agency, Reply, както и сингапурските DSO и HTX. Сред ранните потребители е и ASML, която ръководи кръга на финансиране Series C на Mistral миналата година.
Според главния директор по приходите Марджъри Яниевич, платформата ще бъде особено полезна за правителства, които се нуждаят от локализиран AI, финансови институции със строги изисквания за съответствие, производители, които се нуждаят от персонализация, и технологични компании, адаптиращи модели към своите кодови бази.
Изображение: Elisa Salamanca LinkedIn profile; Timothee Lacroix LinkedIn profile; Arthur Mensch LinkedIn profile/ Edited 18.03.2026
