Mistral Small 3.1 24B Instruct
Red Neuronal
Mistral Small 3.1 24B Instruct: modelo multimodal de Mistral AI para razonamiento, código y análisis de imágenes 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 Small 3.1 24B Instruct?
Mistral Small 3.1 24B Instruct es una versión actualizada de Mistral Small 3 (2501) de Mistral AI: 24 mil millones de parámetros y entrada multimodal, lo que permite analizar no solo texto, sino también imágenes. Destaca en razonamiento, programación y llamada a funciones. La principal diferencia es la comprensión de imágenes manteniendo un tamaño compacto. A través de BotHub, accedes sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagas en rublos con tarjetas rusas solo por los tokens utilizados, los cuales no caducan. La API compatible con OpenAI permite cambiar entre más de 250 modelos sin reescribir la integración. Los chats están cifrados con AES-GCM y las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y panel de administración con límites. Es ideal para analizar capturas de pantalla, esquemas y documentos, escribir y refactorizar código, depurar errores, crear agentes con 'function calling' y gestionar grandes volúmenes de solicitudes donde el equilibrio entre calidad y velocidad es clave.Preguntas frecuentes sobre Mistral Small 3.1 24B Instruct
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: adecuado para correspondencia, edición, análisis, resumen, escritura y análisis de código, y trabajo con documentos. También acepta imágenes y describe su contenido. El contexto de 128 000 tokens permite cargar archivos grandes y mantener diálogos extensos.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 102 400 tokens, suficiente para un documento extenso, un artículo largo o un bloque de código grande sin dividirlo. Si la generación se interrumpe, simplemente pídale que continúe y el modelo completará el resto.
No hay un modo de razonamiento separado indicado en nuestros datos. Sin embargo, puede pedirle al modelo que descomponga la tarea paso a paso directamente en el prompt: describirá el proceso de solución y luego dará el resultado. Para lógica compleja y cálculos, este método suele mejorar notablemente el resultado.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en agentes, chatbots y servicios de análisis de datos. En BotHub, todo 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 el archivo junto con su pregunta y el modelo analizará el esquema, captura de pantalla o contrato y responderá con texto. El audio y el video no están en la lista de formatos de entrada, pero BotHub ofrece modelos específicos para ellos en la misma ventana.
No hay evaluaciones específicas sobre el idioma ruso en nuestros datos, por lo que es más fiable probar el modelo con sus propias tareas. Escriba un par de consultas típicas y compare el resultado con otros modelos; en BotHub están disponibles en una sola ventana y el cambio toma segundos.