La startup parisina lleva tan solo siete meses en marcha, pero sus modelos Open Source ya se comportan de forma comparable a Llama 2 o a GPT-3.5.
Hace siete meses investigadores de Meta y Google DeepMind se lanzaban a la aventura y creaban una nueva startup. Lo sorprendente no es eso, sino que decidieron hacerlo desde París, donde crearon su empresa de inteligencia artificial, llamada Mistral AI. Desde entonces su crecimiento es espectacular, y lo acaba de demostrar una nueva ronda de financiación.
Más dinero para crecer. Como indican en The New York Times, Mistral AI ha «levantado» 385 millones de euros en una ronda de financiación en la que están incluidas NVIDIA o Salesforce, pero también empresas de capital riesgo de Silicon Valley como Andreessen Horowitz y Lightspeed Venture Partners. Esta última ya había participado en la ronda anterior.
Mistral ya vale 2.000 millones de dólares. Esta nueva ronda hace que la valoración de Mistral AI haya crecido ya hasta los 2.000 millones de dólares, una cifra insólita para una startup europea que como decimos nació hace apenas siete meses y que ahora mismo cuenta con una plantilla de 22 personas. En verano ya prometía: la ronda de inversión inicial de 105 millones de euros hizo que su valoración apenas haber sido creada fuera de 240 millones de euros.
Modelo Open Source. La filosofía de Mistral AI se asemeja a la de Meta, que liberó su modelo Llama 2 con licencia Open Source. La plataforma de la startup parisina también es Open Source, y tiene como objetivo ser la base del desarrollo de chatbots, motores de búsqueda y otras plataformas de IA. La idea es competir con los modelos privativos que desarrollan tanto OpenAI (ChatGPT) y Google (Bard).
La gran esperanza europea. Para Bruno Le Maire, ministro de economía francés, Mistral le ofrece a su país una oportunidad de rivalizar con los gigantes tecnológicos estadounidenses. El viejo contienen se ha quedado atrás en el terreno de la innovación tecnológica, y desde hace años se dedica esencialmente a regular, como ha quedado demostrado con la reciente preaprobación de la AI Act.
¿Qué ha logrado Mistral hasta ahora? La startup tiene como punta de lanza su LLM Mistral 7B, con licencia Apache 2.0 y que ha ganado popularidad por su eficiencia. 7B es un modelo relativamente pequeño: Gemini Nano, que se ofrecerá en móviles, tiene un tamaño de 3.25B) y capacidad.
Recién salidos del horno. Hoy mismo Mistral AI ha anunciado el lanzamiento de tres modelos en fase beta que están disponibles para ser usados —es posible solicitar acceso a la lsita de espera—. Así, tenemos en primer lugar Mistral-tiny, con 7B de parámetros, el más eficiente. En segundo, Mistral-small (8x7B, mezcla de modelos expertos con «pesos abiertos»), comparable según sus responsables a Llama 2 70B (mucho más «pesado») y a GPT-3.5. Y en tercero, a Mistral-medium (no especifican cuántos parámetros tiene), que supera en diversas pruebas a GPT-3.5.
Una apuesta prometedora. Como lleva sucediendo con Llama 2, Mistral puede convertirse en un componente importante para todo tipo de desarrollos Open Source en aplicaciones de inteligencia artificial. La expectación generada es notable, como demuestran quienes ya están intentando hacer uso de estos modelos antes incluso de que el acceso público sea estable. Aún así, es pronto para saber si el notable crecimiento de su valoración económica acaba estando justificado.
Javier Pastor
