Ministral 8B 2512
Réseau Neuronal
Ministral 8B 2512 est un modèle léger de Mistral AI de la famille Ministral 3 avec prise en charge des images en entrée
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 8B 2512?
Ministral 8B 2512 est un modèle équilibré de la famille Ministral 3 de Mistral AI : un modèle de langage compact qui comprend non seulement le texte, mais aussi les images. Sa petite taille garantit des réponses rapides et une consommation économique pour les tâches en flux continu. La version batch est conçue pour les files d'attente volumineuses où le résultat n'est pas requis en temps réel. Sur BotHub, vous utilisez le modèle sans VPN ni carte étrangère, vous payez avec une carte russe à l'usage pour les jetons consommés, sans abonnement, et les jetons n'expirent pas. D'autres réseaux neuronaux sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de comparer les réponses et de passer à un modèle plus grand sans réécrire l'intégration : tout passe par une API unique compatible OpenAI, et les données sont transmises de manière chiffrée. Utile pour annoter et classer de grands volumes de requêtes, extraire des informations de captures d'écran ou de documents, générer une description à partir d'une image, ou prototyper un produit. Contrats et factures disponibles pour les entreprises.Questions fréquentes sur Ministral 8B 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 de texte compact de Mistral avec prise en charge d'outils : il écrit et édite des textes, analyse des documents et des images, aide avec le code et les réponses structurées. Le mode batch est adapté pour traiter un grand volume de requêtes similaires sans précipitation.
La fenêtre contextuelle est de 262 144 jetons, et le modèle génère jusqu'à 209 715 jetons par réponse. Cela suffit pour un long rapport, une série de descriptions ou l'analyse détaillée d'un document volumineux, sans découpage manuel ni recollage.
Aucun mode de réflexion spécifique n'est indiqué dans nos données, nous ne l'exclurons donc pas. En pratique, une astuce simple fonctionne : demandez dans le prompt de décomposer la tâche étape par étape et de montrer le raisonnement avant la conclusion finale.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle utilise vos outils et renvoie une réponse selon le schéma défini, ce qui facilite son intégration dans des agents et des pipelines de travail via l'API unique compatible OpenAI de BotHub.
Nos données indiquent la prise en charge d'images et de documents en plus du texte : vous pouvez envoyer un scan, un schéma ou un fichier et demander d'analyser le contenu. Il n'y a aucune mention pour l'audio et la vidéo, il est donc préférable d'utiliser un modèle spécialisé dans la même fenêtre pour ces formats.
Il n'y a pas de données spécifiques sur les langues dans la fiche du modèle, nous ne donnerons donc aucune garantie. Il est plus fiable de tester sur votre propre tâche : sur BotHub, les modèles sont accessibles dans une seule fenêtre sans VPN ni carte étrangère, et vous pouvez passer à un autre modèle sans réécrire l'intégration.