French AI Lab Mistral har betydelig oppgradert sin Le Chat Chatbot, og rullet ut en kraftig ny”Deep Research”-modus for å direkte utfordre rivaler som Openai og Google. Den nye funksjonen, som ble lansert torsdag, forvandler assistenten til en forskningspartner som kan planlegge, søke på nettet og generere strukturerte, hentede rapporter.
Oppdateringen introduserer også en”voxtral”stemmemodus for håndfri interaksjon og”magistral”for avansert flerspråklig resonnement. Med denne lanseringen har Mistral som mål å fange både forbruker-og bedriftsbrukere. Det tilbyr unik lokale dataintegrasjon for virksomheter med sensitiv informasjon.
Dette posisjonerer le chat som mer enn bare en modelldemo, men en full-stack-utfordrer i AI-produktivitetsrommet. Alle nye funksjoner lever nå på Le Chats nett-og mobilapper, tilgjengelige på tvers av alle nivåer fra gratis til bedrift.
Mistral’s New Deep Research Mode gjør Le Chat til en koordinert forskningsassistent. Det bryter ned komplekse spørsmål, samler troverdige kilder, og bygger en referanse-støttet rapport.
[innebygd innhold]
Denne lanseringen plasserer Mistral i en konkurransedyktig arena som har modnet raskt i 2025. Openai introduserte sitt dype forskningsverktøy for Chatgpt Pro-brukere i februar, etter at Google først implementerte dyp forskningsmodus i sin Geminiini for Chatgpt Pro-brukere i februar, etter at Google først implementerte dyp forskningsmodus i sin GEMINIINIINIINITY Assistent år. Forperring AI kom deretter inn i striden med et tilgjengelig, rimelig alternativ.
Konkurransetrykket har vært nådeløst. Google gjorde senere Gemini Deep Research-funksjonen helt gratis for alle brukere i mars. Openai svarte med å legge til et lett forskningsalternativ for det gratis nivået i april. Denne dynamikken gjør Mistrals oppføring både et nødvendig og strategisk grep for å holde seg konkurransedyktig.
Mens Mistral fanger opp, fortsetter rivalene å avansere. Openai har forbedret verktøyet sitt med en GitHub-kontakt for kodeanalyse, og Google legger til filopplastningsfunksjoner og et kraftigere”dypt søk”for abonnenter.
En full produktivitetssuite: fra stemme til organisering
Beyond Research. En ny stemmemodus, drevet av den nylig utgitte Voxtral-lydmodellen, lar brukere samhandle med Le Chat ved å snakke naturlig.
Når en bruker aktiverer dyp forskning, skifter opplevelsen fra en enkel spørsmål og svar til et samarbeid. AI-agenten bryter først den komplekse spørringen inn i en flertrinns forskningsplan. Deretter utfører den autonomt denne planen, og søker på tvers av et bredt utvalg av troverdige nettkilder for å samle informasjon.
Den endelige utgangen er ikke et enkelt chat-svar, men en formell, strukturert rapport. Mistrals eksempler viser rapporter med en introduksjon, detaljerte seksjoner med datatabeller, et sammendrag og en konklusjon. Avgjørende er at hvert viktige funn støttes av nummererte sitasjoner, noe som gir åpenhet og verifiserbarhet.
Denne agentiske tilnærmingen er designet for”kjøttfulle”spørsmål der et enkelt søk er utilstrekkelig. Mistral fremhever bruk av saker fra dyptgående markedsanalyse for bedriftsarbeid for å lage uttømmende reiseplaner for forbrukere. Målet er å gi en omfattende oversikt som sparer timer med manuelt arbeid.
[innebygd innhold]
Dette følger lanseringen av Mistral’s Magistral Resonnement-modeller i juni. Mistrals modeller styrker nå flerspråklig resonnement direkte innenfor chatbot. Dette gjør det i stand til å håndtere komplekse spørsmål på språk som fransk, spansk og japansk, og til og med kode-byting midt-stensen . Denne muligheten er et betydelig skritt mot en mer globalt tilgjengelig og intuitiv AI-assistent.
For å hjelpe brukere til å administrere denne nye kraften, har Mistral også introdusert”prosjekter.”Denne funksjonen lar brukere gruppere relaterte chatter, filer og innstillinger i fokuserte arbeidsområder, og holde langvarige oppgaver organisert. Oppdateringen er avrundet med avansert redigering av bilder i chat, noe som muliggjør konsekvent karakter-og detaljbevaring på tvers av flere bilder.
Magistral representerer Mistrals strategiske inntreden i det avanserte resonneringsrommet, utført med en signatur dobbeltutgivelsesmetode. For open source-samfunnet ga selskapet ut Magistral Small, en effektiv 24 milliarder parametermodell under en tillatt Apache 2.0-lisens. Den er designet for å kjøre på forbrukerklasse, og sikre bred tilgjengelighet for utviklere og forskere.
For bedriftskunder tilbyr Mistral det kraftigere magistral-mediet. Denne proprietære modellen markedsføres med funksjoner som”sporbar resonnement”, en nøkkelfunksjon for overholdelse i regulerte bransjer som finans og lov. Selskapet understreker at modellene er bygget fra grunnen av ved hjelp av sin egen infrastruktur, i stedet for å bli destillert fra rival AIS, en prosess de hevder forbedrer generaliseringen.
Mens Magistral markerer et betydelig trinn for selskapet, avslørte innledende benchmarks et ytelsesgap sammenlignet med de viktigste resonnementsmodellene fra konkurrenter. For eksempel har poengsummen på AIME 2024 Math and Science Benchmark hentet etter nyere modeller fra rivaler. Som svar fokuserer Mistral strategisk på andre styrker, for eksempel overlegen flerspråklig resonnement og en”Flash Answers”-funksjon i LE-chat som prioriterer hastighet fremfor rå kraft.
Enterprise Edge to Its Stregal Europa og suverenty
Selskapet understreker evnen til å koble Le Chat til et selskaps interne data på stedet. Dette er en kritisk differensierer fra sky-native rivaler som Openai og Google. Denne lokale evnen er en kjernedel av Mistrals verdiforslag, spesielt for sektorer som bank, forsvar og regjering.
Dette fokuset på datasuverenitet til å tilpasse seg initiativet”AI for innbyggere”, som hjelper offentlige institusjoner med å bygge sine egne sikre AI-løsninger. Salamanca bekreftet denne retningen og sa:”Vi bygger disse kontaktene internt fordi vi tror dette kommer til å være en nøkkel for å bruke LE-chat som en produktivitetsaktivering i forretningssammenheng.”
Denne strategien forsterker den uavhengige identiteten som er dyrket av administrerende direktør Arthur Mensch, som berømt erklært:”Vi er ikke til salgs.”Tilnærmingen ser ut til å resonere med de på vakt mot stor teknisk dominans. Fengsling AIs administrerende direktør, Aravind Srinivas, kritiserte tidligere de høye kostnadene ved Enterprise AI, og kranglet:”Kunnskap bør være universelt tilgjengelig og nyttig. Ikke holdt bak obskenet dyre abonnementsplaner som kommer selskapene til gode, ikke av menneskehetens interesse!”Mistrals blanding av open source-modeller og Secure Enterprise Solutions tilbyr et overbevisende alternativ i et raskt utviklende marked.