12 geprüfte Beiträge zu Mistral, Produkten und Branchenentwicklungen.
Mistral bringt Agentic Search: fünf Werkzeuge, die das Modell selbst iterativ einsetzt, statt einmaligem Retrieval. Auf FinanceBench steigt die Genauigkeit von 26,7 auf 86 Prozent, bei weniger Tokens und Latenz.
Microsoft verpflichtet sich zu Milliarden für Mistrals europäische KI-Infrastruktur und macht das französische Modellhaus zum Compute- und Sovereign-AI-Partner.
Mistral testet Roboternavigation mit einer RGB-Kamera wird fuer deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den zentralen Zahlen, Produktversprechen und offenen Pruefpunkten.
Politiker in Großbritannien und Frankreich nutzen den Stopp von Fable 5 und Mythos 5 als Argument für eigene Modelle, Clouds und Infrastruktur.
Mistral verhandelt Berichten zufolge über eine Finanzierungsrunde von 3 Milliarden Euro, die die Bewertung verdoppeln und Europas souveräne KI-Story stärken könnte.
TeamPCP nutzte Nx Console und weitere Pakete, um Entwickler-Zugangsdaten aus Umgebungen von GitHub, OpenAI und Mistral zu stehlen.
Mistral AI hat Emmi AI übernommen, ein 30-köpfiges Startup aus Wien, das auf neuronale Netze für physikalische Simulationen spezialisiert ist – die zweite Übernahme innerhalb von drei Monaten.
Führende KI-Labore wie OpenAI, Mistral und Reflection AI verlagern Spitzenmodelle auf die On-Premises-Infrastruktur von Dell und signalisieren eine Abkehr von reiner Cloud-KI.
Mistral startet Workflows als Public Preview: eine Temporal-basierte Orchestrierungsschicht für Enterprise-KI mit Freigaben, Wiederholungen, Nachvollziehbarkeit und Kundendaten im eigenen Kubernetes.
xAI, Mistral und Cursor sprechen über Gegengewicht zu OpenAI. Der Beitrag ordnet die Ankündigung, den strategischen Kontext und die praktischen Risiken für betroffene Nutzer oder Unternehmen ein.
Mistral hat Voxtral TTS veröffentlicht, sein erstes Sprachmodell mit 4B Parametern, offenen Gewichten, das in manuellen Bewertungen natürlicher als ElevenLabs Flash v2.5 und auf Augenhöhe mit ElevenLabs v3 sein soll.
Mistral hat Small 4 vorgestellt, ein MoE-Modell mit 119B Parametern, das pro Inferenz nur 6,5B aktiviert. Es vereint drei bisher eigenständige Modelle in einem und unterstützt Textlogik, Bildverständnis, Codegenerierung und Funktionsaufrufe.