周一，法国人工智能公司Mistral AI发布了Forge平台，这是一个允许企业使用自有专有数据构建、定制和持续改进AI模型的训练平台。此举标志着该公司与大型云服务商在企业技术领域展开直接竞争。

Mistral AI产品负责人Elisa Salamanca在接受采访时表示：“Forge是Mistral的模型训练平台。我们一直与AI科学家在幕后构建这个平台。Forge真正带来的价值是，它让企业和政府能够根据其特定需求定制AI模型。”

该平台支持完整的模型训练生命周期，包括预训练、后训练和强化学习流程。Salamanca指出，Forge打包了Mistral内部用于构建旗舰模型的训练方法，包括数据混合策略和经过验证的训练配方。

对于企业为何需要从头训练自己的模型，Salamanca解释说：“许多现有模型能让你走得很远。但当你考虑什么能使你相对于竞争对手具有竞争力时——每个人都能采用和使用现有的模型。当你想更进一步时，你实际上需要创建自己的模型。你需要利用你的专有信息。”

她举例说明，Mistral曾与一个公共机构合作，为其古代手稿缺失部分创建定制模型，还帮助爱立信定制代码翻译模型。在金融领域，Mistral协助对冲基金开发了基于专有量化语言的独特模型。

Forge的商业模式包括平台许可费、数据管道服务费和嵌入式AI研究人员服务。Salamanca强调：“目前没有竞争对手将这种嵌入式科学家作为其训练平台产品的一部分出售。”

数据隐私是Forge的重要差异化点。Salamanca表示：“它在他们的集群上，使用他们的数据——我们什么都看不到，因此完全在他们的控制之下。我认为这使我们与竞争对手区别开来。”

该平台还支持“智能体优先”设计，允许自主智能体启动训练实验。Salamanca认为，即使在智能体架构中，模型定制也必不可少：“你需要为模型带来一些智能体行为。这可能涉及推理模式、特定类型的文档、确保你有正确的推理轨迹。”

在同一周，Mistral还发布了Leanstral代码代理和Mistral Small 4模型，并作为Nvidia Nemotron联盟的联合开发者参与了开放前沿模型的开发。Mistral AI联合创始人兼首席执行官Arthur Mensch表示：“开放前沿模型是AI成为真正平台的方式。与Nvidia一起，我们将在大规模训练和推进前沿模型方面发挥主导作用。”

Forge面临来自Amazon Bedrock、Microsoft Azure AI Foundry等平台的竞争，但Salamanca指出，这些产品主要限于云端，且缺乏深度控制。她警告依赖闭源模型的风险：“当你依赖闭源模型时，你也超级依赖于模型的更新，这些更新会产生副作用。”

Mistral将Forge定位为开源平台，计划未来支持其他开源架构。Salamanca确认：“我们深深植根于开源。这从一开始就是我们DNA的一部分，我们一直在将Forge构建为一个开放平台——向其他开源模型开放只是时间问题。”

该平台的发布正值Mistral面临人才竞争之际，但公司通过机构能力和平台化专业知识来构建持久竞争资产。Forge代表了对企业AI未来的押注：基于专有知识训练、受内部政策管理并在组织直接控制下运行的系统将最具价值。