Mixtral 8x22B Instruct
Red Neuronal
Mixtral 8x22B Instruct: modelo MoE de Mistral con 39B de parámetros activos de 141B, ideal para código y matemáticas.
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 Mixtral 8x22B Instruct?
Mixtral 8x22B Instruct es la versión instruct oficial de Mixtral 8x22B de Mistral, basada en una arquitectura MoE dispersa: de 141 mil millones de parámetros, se utilizan 39 mil millones por solicitud, lo que ofrece una alta eficiencia computacional para un modelo de este tamaño. El proveedor destaca sus fortalezas en matemáticas y programación, y el ajuste instruct garantiza un seguimiento preciso de las instrucciones. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; puede pagar con tarjetas rusas en rublos y por uso, y los tokens no caducan. Con más de 250 modelos en una sola ventana, es fácil comparar respuestas, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Las empresas pueden conectarse mediante contrato con factura, EDI y panel de administración con límites. Utilice Mixtral 8x22B Instruct para escribir y refactorizar código, analizar módulos ajenos, buscar errores, resolver problemas matemáticos paso a paso, crear asistentes vía API para servicios internos o procesar grandes flujos de solicitudes de texto.Preguntas frecuentes sobre Mixtral 8x22B 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.
mixtral-8x22b-instruct de Mistral AI trabaja con texto y documentos: escribe y edita materiales, analiza código, ayuda con la refactorización y depuración, y responde basándose en archivos cargados. El contexto de 65 536 tokens permite manejar instrucciones largas, correspondencia y documentación técnica completa.
El límite de una respuesta es de 52 428 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto. Es suficiente para un documento extenso, un análisis detallado o un módulo de código voluminoso en una sola pasada. Si el material no cabe, pídale que continúe: el modelo mantiene un contexto de 65 536 tokens.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento separado para el modelo, por lo que no podemos prometer un análisis paso a paso oculto. En la práctica, un truco sencillo ayuda: pídale en el prompt que desglose la solución paso a paso y muestre el proceso de pensamiento; las respuestas sobre lógica y STEM se vuelven notablemente más precisas.
Sí. El modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en agentes y servicios: selecciona la herramienta necesaria y entrega la respuesta en el esquema especificado. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI.
Además de texto, el modelo acepta documentos: los archivos se pueden cargar y analizar de forma nativa, sin conversión por separado. Las imágenes, el audio y el video no están declarados como entrada en nuestros datos: para tales tareas en BotHub, cambie a un modelo multimodal en la misma ventana sin cambiar la integración.
No hay mediciones separadas sobre el ruso en los datos del modelo, por lo que no proporcionamos cifras. Mistral AI desarrolla Mixtral como una línea multilingüe y, en la mayoría de los escenarios, las consultas en ruso se procesan correctamente. La mejor manera es probarlo con su propia tarea y comparar la respuesta de otro modelo en BotHub.