Mistral Large 3 2512

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Mistral Large 3 2512 est un modèle linguistique Mistral à architecture MoE, sous licence Apache 2.0, disponible via l'API BotHub.

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Mistral Large 3 2512
209 715

Longueur maximale de la réponse

(en tokens)

262 144

Taille du contexte

(en tokens)

0,6 $

Coût du prompt

(par 1M tokens)

1,8 $

Coût de la réponse

(par 1M tokens)

*Les prix indiqués correspondent à l'utilisation de l'API via les fournisseurs ECO.
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Exemple de code et API pour Mistral Large 3 2512Nous offrons un accès complet à l'API OpenAI via notre service. Tous nos points de terminaison sont entièrement conformes aux points de terminaison OpenAI et peuvent être utilisés avec des plugins ainsi que lors du développement de votre propre logiciel via le SDK.Créer une clé API
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Comment ça marche Mistral Large 3 2512?

Mistral Large 3 2512 est un grand modèle linguistique de Mistral basé sur une architecture mixture-of-experts : sur 675 milliards de paramètres, 41 milliards sont actifs par requête, nécessitant moins de calculs qu'un modèle dense équivalent. Sous licence Apache 2.0. Sur BotHub, accédez au modèle sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles à l'usage pour les jetons consommés, sans expiration. Comparez facilement les réponses avec plus de 250 modèles dans une même fenêtre. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Pour les entreprises : contrats, factures, EDI et panneau d'administration avec limites. Mistral Large 3 2512 est idéal pour la génération et le refactoring de code, le débogage, la rédaction de documentation et de notes analytiques, comme moteur d'assistant interne ou de chatbot, et pour la résolution étape par étape de problèmes scientifiques et mathématiques.

Questions fréquentes sur Mistral Large 3 2512

Puis-je utiliser les résultats de Mistral Large 3 2512 à des fins commerciales ?

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.

Que peut faire mistral-large-2512 et pour quelles tâches est-il adapté ?

C'est un modèle textuel Mistral : il accepte du texte, des images et des documents en entrée, et génère du texte. Adapté au code, à l'analyse de fichiers et de longs documents, à l'analytique, ainsi qu'aux scénarios avec appel d'outils externes. Contexte : 262 144 jetons.

Combien de texte mistral-large-2512 peut-il écrire en une seule réponse ?

Jusqu'à 209 715 jetons par réponse : assez pour un long document, une instruction détaillée ou un refactoring complet sans diviser la tâche. Pour un résultat complet, demandez explicitement au modèle de ne pas abréger ; sur BotHub, vous payez à l'usage pour les jetons consommés.

Mistral-large-2512 sait-il raisonner avant de répondre ?

Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données, mais cela ne signifie pas qu'il est absent. En pratique, demander de résoudre le problème étape par étape dans le prompt aide : avec un contexte de 262 144 jetons, il y a assez d'espace pour un raisonnement détaillé.

Mistral-large-2512 prend-il en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON ?

Oui, le function calling et la sortie JSON structurée sont confirmés. Le modèle peut appeler vos outils et répondre selon un schéma défini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.

Peut-on télécharger des images, de l'audio ou de la vidéo dans mistral-large-2512 ?

Images et documents : oui. Envoyez une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un autre fichier pour obtenir une analyse textuelle. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge, tout comme la génération autre que textuelle. BotHub propose des modèles spécialisés pour ces tâches.

Dans quelle mesure mistral-large-2512 comprend-il le russe ?

Les caractéristiques linguistiques ne sont pas documentées, nous ne pouvons donc pas promettre de résultats précis. Il est préférable de tester le modèle sur votre tâche réelle directement sur BotHub, sans VPN ni carte étrangère. Si le résultat ne vous convient pas, plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre.

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