Mistral Large 4
Réseau Neuronal
Mistral Large 4 : modèle multimodal Mistral AI avec 512K jetons pour le raisonnement, le code et les agents via API
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 262 144 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Mistral Large 4?
Mistral Large 4 est le modèle phare de Mistral AI, acceptant du texte et des images pour le raisonnement, le code et les scénarios d'agents. Son contexte de 512K jetons permet de traiter une vaste base de code ou plusieurs documents en une seule requête, tandis que l'entrée multimodale permet d'analyser des schémas ou des captures d'écran. Via BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : paiement en roubles par jetons consommés, sans abonnement, et les jetons inutilisés n'expirent pas. Accédez à plus de 250 réseaux de neurones dans une seule fenêtre sans changer d'intégration grâce à l'API compatible OpenAI. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM. Pour les entreprises, nous proposons des contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites. Cas d'usage : refactoriser et déboguer de grands projets, créer des agents avec appel de fonctions et outils externes, synthétiser des rapports longs avec des graphiques, ou résoudre des problèmes STEM étape par étape.Questions fréquentes sur Mistral Large 4
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 mode de raisonnement, acceptant images et documents. Idéal pour le code (écriture, refactoring, débogage), l'analyse de rapports longs et contrats, les tâches STEM et la création d'agents avec appel d'outils.
La limite de sortie est de 262 144 jetons, avec une fenêtre de contexte de 524 288 jetons. Cela suffit pour obtenir une documentation volumineuse, un grand module de code ou une analyse détaillée d'un document sans découper la tâche.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé. Le modèle décompose la tâche étape par étape jusqu'à la réponse finale, ce qui aide en mathématiques, logique, analyse de données et débogage. Sur BotHub, comparez ses résultats avec d'autres modèles.
Oui, le 'function calling' et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Cela permet de créer des agents, de connecter des services externes et d'obtenir des schémas prévisibles. Grâce à l'API BotHub compatible OpenAI, aucune réintégration n'est nécessaire.
Le modèle accepte les images et documents : envoyez un schéma, une capture d'écran, un tableau ou un PDF pour analyse. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio ou la vidéo, donc attendez-vous à gérer du texte, des images et des fichiers.
Les modèles Mistral gèrent traditionnellement plusieurs langues, et les requêtes en russe sont généralement traitées sans difficulté. Le plus simple est de tester : sur BotHub, l'accès est possible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles par jetons.