Mistral Small 4
Red Neuronal
Mistral Small 4 es un modelo de Mistral AI para razonamiento, trabajo con código e integración a través de la API de Mistral Small 4.
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 Small 4?
Mistral Small 4 es otro gran lanzamiento en la línea Small de Mistral AI. Su idea principal es la unificación: las capacidades de varios modelos insignia de Mistral se reúnen en un solo sistema, y su punto fuerte es el razonamiento, es decir, tareas donde no solo hay que continuar el texto, sino construir una cadena lógica y llevarla hasta la respuesta. En comparación con las versiones anteriores de Small, no se trata de una mejora puntual de una habilidad específica, sino de la integración de diferentes competencias en un único marco. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pague con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens realmente consumidos; no se requiere suscripción y el saldo no utilizado no caduca. Hay más de 250 modelos disponibles en la misma ventana, por lo que puede comparar respuestas y cambiar a otra red neuronal sin reescribir la integración, gracias a la API compatible con OpenAI. Para equipos, ofrecemos contrato, factura, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Mistral Small 4 es útil para analizar y refactorizar código, depurar errores, preparar análisis y borradores de documentos, resolver tareas con lógica STEM y funcionar como motor de asistente con llamada a funciones.Preguntas frecuentes sobre Mistral Small 4
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.
mistral-small-2603 es un modelo de texto de Mistral con un contexto de 262 144 tokens. Analiza documentos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones. Es adecuado para trabajar con código: escritura, refactorización, depuración, así como para análisis, materiales extensos y tareas STEM.
El límite de una respuesta es de 209 715 tokens, lo cual es mucho para los estándares de los modelos de texto: suficiente para un documento voluminoso, un gran módulo de código o un análisis detallado completo, sin dividirlo en partes. En la práctica, solicite el volumen necesario directamente en el prompt.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado. El modelo divide la tarea en pasos y solo entonces da el resultado; esto es notable en matemáticas, lógica y análisis de código. En BotHub, simplemente formula la tarea y el modo de razonamiento funciona del lado del modelo.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. Usted describe las herramientas, el modelo elige la necesaria y devuelve los argumentos en el esquema especificado, lo cual es conveniente para agentes e integraciones. A través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub, cambiar a otro modelo no requiere reescribir el código.
Se pueden enviar imágenes y documentos además de texto: el modelo leerá una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un PDF y responderá con texto. No hay notas sobre audio y video en nuestros datos, así que planifique su trabajo en torno a texto, imágenes y archivos.
La calidad del idioma ruso no está marcada en nuestros datos, por lo que es mejor verificarlo con su propio material: envíe al modelo una solicitud típica y evalúe el resultado. En BotHub esto es conveniente: hay otros modelos disponibles cerca, puede comparar respuestas en una sola ventana y elegir la mejor.