Mistral Large 3 2512
Red Neuronal
Mistral Large 3 2512 es un modelo de lenguaje Mistral con arquitectura MoE dispersa y licencia Apache 2.0, disponible en BotHub vía API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Mistral Large 3 2512?
Mistral Large 3 2512 es un gran modelo de lenguaje de Mistral con arquitectura mixture-of-experts dispersa: de 675 mil millones de parámetros, utiliza 41 mil millones activos por solicitud, requiriendo menos cómputo que un modelo denso comparable. Licencia Apache 2.0. En BotHub, conéctese sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando en rublos solo por los tokens consumidos, que no caducan. Acceda a más de 250 redes neuronales en una ventana para comparar respuestas fácilmente. La API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo modificando un solo parámetro sin reescribir la integración. Los chats están cifrados con AES-GCM. Las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Mistral Large 3 2512 se utiliza habitualmente para generar y refactorizar código, depurar errores en proyectos, redactar borradores de documentación y notas analíticas, como núcleo de asistentes internos o chatbots, y para la resolución paso a paso de problemas matemáticos y científicos.Preguntas frecuentes sobre Mistral Large 3 2512
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Mistral: acepta texto, imágenes y documentos como entrada, y genera texto como salida. Es adecuado para trabajar con código, analizar archivos y materiales extensos, analítica, así como para escenarios con llamadas a herramientas externas. Contexto: 262 144 tokens.
Hasta 209 715 tokens en una sola respuesta: suficiente para un documento extenso, instrucciones detalladas o una refactorización voluminosa sin dividir la tarea. Si necesita un resultado completo, pida explícitamente al modelo que no abrevie; en BotHub, el pago se realiza según los tokens consumidos.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento separado para este modelo, pero eso no significa que no exista. En la práctica, ayuda pedirle que descomponga la tarea paso a paso en el propio prompt: con un contexto de 262 144 tokens, hay espacio suficiente para un razonamiento detallado.
Sí, tanto la llamada a funciones (function calling) como la salida estructurada en JSON están confirmadas. El modelo puede invocar sus herramientas y devolver una respuesta según un esquema definido. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: envíe una captura de pantalla, esquema, PDF u otro archivo y obtenga un análisis de texto. La recepción de audio y video no está confirmada en nuestros datos, al igual que la generación de cualquier cosa que no sea texto. Para esas tareas, BotHub cuenta con modelos especializados.
Las características por idioma no están registradas en nuestros datos, por lo que no podemos prometer detalles específicos; es más fiable probar el modelo con su tarea real directamente en BotHub, sin VPN ni tarjetas extranjeras. Si el resultado no le satisface, hay más de 250 modelos disponibles en la misma ventana.