Ministral 3B 2512
Réseau Neuronal
Ministral 3B 2512 est un modèle compact de Mistral AI avec support d'images : API Ministral 3B pour des tâches textuelles et visuelles rapides.
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 3B 2512?
Ministral 3B 2512 est le modèle le plus compact de la famille Ministral 3 de Mistral AI : un petit modèle linguistique qui, malgré sa taille modeste, traite non seulement le texte mais aussi les images. Il est apprécié pour sa vitesse de réponse et son efficacité, idéal lorsque les requêtes sont nombreuses et ne nécessitent pas de raisonnements complexes. Via BotHub, vous y accédez depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles avec une carte russe à l'usage, pour les jetons consommés, et le solde inutilisé n'expire pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre : vous pouvez basculer et comparer les réponses, et l'API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration ; le trafic est chiffré via AES-GCM, le contenu des dialogues n'est pas conservé, et pour les entreprises, il existe un contrat, une facture, une gestion électronique des documents et un panneau d'administration avec des limites. Utile pour traiter massivement des requêtes courtes, classer des textes, maintenir un assistant de chat rapide, préparer des brouillons, réécrire des fragments, analyser le contenu d'images et de captures d'écran, ou créer un prototype avant de passer à un modèle plus grand.Questions fréquentes sur Ministral 3B 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.
Il s'agit d'un modèle textuel compact de Mistral avec une fenêtre de contexte de 131 072 jetons. Adapté au travail quotidien sur le texte et les documents : résumé, réécriture, réponses basées sur des fichiers téléchargés, aide au code, extraction de données d'images et intégration dans des applications via l'API BotHub.
La limite de sortie est de 104 857 jetons par réponse, ce qui suffit pour un document volumineux, une analyse détaillée ou un grand fragment de code entier. Le contexte de 131 072 jetons permet de conserver les documents sources dans le dialogue et d'obtenir un résultat long sans découpage.
Aucun mode distinct avec chaîne de réflexion n'est indiqué dans nos données. Cependant, vous pouvez demander au modèle de décomposer la tâche étape par étape directement dans le prompt — cela améliore généralement la qualité de la logique et des calculs. Si vous avez besoin de raisonnements poussés, passez à un modèle de raisonnement dans la même fenêtre.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Vous décrivez le schéma et les outils, et obtenez une réponse prévisible pour l'analyse et la connexion à des services externes. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI, il n'est donc pas nécessaire de réécrire l'intégration.
Les images et les documents sont acceptés en entrée : vous pouvez demander de décrire une image, de reconnaître un schéma ou une capture d'écran, d'analyser un PDF et de répondre en fonction de son contenu. Le traitement de l'audio et de la vidéo n'est pas indiqué dans nos données — pour ces tâches, choisissez un modèle spécialisé dans le catalogue.
Les modèles Mistral ont été conçus comme multilingues, le modèle fonctionne donc avec des requêtes en russe. La qualité exacte dépend de la tâche, testez-la donc sur vos données. Sur BotHub, vous ne payez que pour les jetons utilisés et pouvez comparer plusieurs modèles dans une seule fenêtre pour choisir le meilleur.