Mistral Large 2512 Batch
Red Neuronal
Mistral Large 2512 es el modelo de lenguaje insignia de Mistral AI con arquitectura MoE dispersa, disponible vía API en BotHub.
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 2512 Batch?
Mistral Large 3 2512 es un desarrollo del laboratorio francés Mistral AI y su modelo más capaz en el momento de su lanzamiento. Se basa en una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) dispersa: de 675 mil millones de parámetros, se activan 41 mil millones por solicitud, combinando la calidad de un modelo grande con un procesamiento de tokens eficiente. El modelo se publica bajo licencia Apache 2.0, y esta variante está diseñada para el procesamiento por lotes, donde el volumen es más importante que la respuesta instantánea. En BotHub, te conectas sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagas en rublos por los tokens consumidos en lugar de una suscripción, y trabajas con privacidad: el tráfico está cifrado y las conversaciones no se archivan. La API compatible con OpenAI permite cambiar a otro de los más de 250 modelos disponibles sin reescribir la integración. Las empresas tienen acceso a contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Es útil para procesar documentos y solicitudes masivamente, analizar registros, escribir código, realizar análisis de grandes corpus de texto, crear escenarios con llamadas a funciones o ejecutar series de razonamientos largos programados.Preguntas frecuentes sobre Mistral Large 2512 Batch
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 con un contexto de 262 144 tokens: analiza documentos largos, escribe y refactoriza código, ayuda con la depuración, análisis y tareas STEM. Acepta no solo texto, sino también imágenes y documentos, y puede llamar a funciones externas.
El límite de una respuesta es de 209 715 tokens, un texto muy extenso: suficiente para un informe grande, documentación o un módulo de código completo. Tenga en cuenta que la ventana de 262 144 tokens se divide entre la solicitud y la respuesta, así que deje margen si la entrada es enorme.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento separado, pero eso no significa que el modelo no pueda manejar lógica de varios pasos. Simplemente pídale que desglose la solución paso a paso o que formule un plan primero, y obtendrá un análisis detallado, no solo la conclusión final.
Sí, la llamada a funciones y la salida JSON estructurada están confirmadas. El modelo elegirá la herramienta necesaria, insertará los argumentos y devolverá la respuesta estrictamente según su esquema; esto es útil para agentes e integraciones. La conexión se realiza a través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir el código.
Según nuestros datos, el modelo acepta imágenes y documentos, y trabaja de forma nativa con documentos: puede enviar un escaneo, un esquema o un informe y pedirle que analice el contenido. El audio y el video no figuran en la lista de formatos de entrada; para ellos, BotHub tiene modelos especializados en la misma ventana.
No hay notas sobre idiomas en nuestros datos, por lo que no daremos garantías. Lo más fácil es comprobarlo en la práctica: envíe su solicitud típica (contrato, correspondencia o ticket) y compárela con otros modelos. El pago en BotHub se realiza por tokens consumidos, por lo que dicha prueba no requiere suscripción.