Ministral 14B 2512
Réseau Neuronal
Ministral 14B est un modèle de langage compact de Mistral AI pour les tâches textuelles et les intégrations via l'API ministral 14b.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Ministral 14B 2512?
Ministral 14B est le modèle phare de la famille Ministral 3 de Mistral AI : avec sa taille compacte, il offre un niveau comparable au plus grand Mistral Small 3.2 24B, idéal pour un équilibre entre qualité et vitesse. Via BotHub, accédez au modèle sans VPN ni carte étrangère : payez en roubles par carte russe à l'usage, sans abonnement, et vos jetons inutilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 autres réseaux de neurones sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer facilement les réponses. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM, les données ne sont pas conservées, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites par employé. Utilisez Ministral 14B pour le traitement de texte en flux : résumé de documents et d'échanges, brouillons de réponses support, extraction de données structurées. Il sert également de couche rapide dans un pipeline multimodal pour les tâches routinières, laissant les modèles plus complexes gérer les requêtes difficiles.Questions fréquentes sur Ministral 14B 2512
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Mistral avec un contexte de 262 144 jetons. Il convient au travail sur de longs documents et fichiers de code, à l'écriture, au refactoring, au débogage, aux résumés analytiques et au raisonnement sur des tâches STEM. Il accepte en entrée du texte, ainsi que des images et des documents.
La limite de sortie est de 209 715 jetons par réponse, ce qui est très élevé pour des modèles textuels. Suffisant pour l'analyse détaillée d'un grand document, une documentation technique volumineuse ou un long module de code sans diviser la tâche en dizaines de requêtes.
Aucun mode de raisonnement caché spécifique n'est indiqué dans nos données. Cependant, vous pouvez demander au modèle de détailler la solution étape par étape, de vérifier les conditions et de montrer les conclusions intermédiaires directement dans le prompt — cela fonctionne bien pour les tâches STEM et le débogage de code.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. C'est pratique pour les agents, l'analyse de documents selon un schéma défini et les intégrations avec vos services. Une API compatible OpenAI est disponible sur BotHub, donc la connexion nécessite un minimum de modifications.
Images et documents — oui : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un fichier et obtenir une analyse textuelle. L'audio et la vidéo en entrée ne sont pas indiqués dans nos données. Si vous avez besoin de travailler avec du son, basculez sur un modèle spécialisé dans la même fenêtre BotHub.
Les modèles Mistral sont historiquement multilingues et comprennent le russe avec assurance. Il n'y a pas de mesures précises par langue dans nos données, donc le meilleur moyen est de tester avec vos propres prompts. Paiement en roubles, accès sans VPN ni carte étrangère, et vous pouvez comparer les réponses avec un autre modèle dans la même fenêtre.