Mistral Small 24B Instruct 2501
Réseau Neuronal
Mistral Small 24B Instruct 2501 est un modèle de langage de 24 milliards de paramètres optimisé pour une faible latence de réponse
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 32 768 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 16 384 tokens
- Fonctionnalités
- appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Mistral Small 24B Instruct 2501?
Mistral Small 24B Instruct 2501 est un modèle de langage de 24 milliards de paramètres conçu par Mistral AI, axé sur la rapidité pour les tâches quotidiennes. Le développeur le propose sous licence Apache 2.0 en deux versions : pré-entraînée et affinée par instructions. La version Instruct est conçue pour suivre les directives directes de l'utilisateur. Sa taille compacte garantit une faible latence là où la réactivité prime sur la réflexion prolongée. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles à l'usage pour les jetons consommés, sans expiration. Vous trouverez plus de 250 modèles dans la même fenêtre, permettant de comparer facilement les réponses pour une même requête. L'API unifiée de BotHub permet d'intégrer Mistral Small à votre produit et de changer de modèle ultérieurement sans réécrire l'intégration. Utile pour un assistant réactif, le traitement de masse, l'extraction de données, la rédaction de brouillons ou comme couche auxiliaire rapide aux côtés de modèles plus lourds.Questions fréquentes sur Mistral Small 24B Instruct 2501
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 32 000 jetons. Adapté à la rédaction et à l'édition de textes, au codage, aux réponses sur des documents et images téléchargés, ainsi qu'aux scénarios d'appel de fonctions : chatbots, assistants et services internes.
La limite de sortie est de 16 384 jetons par réponse, soit plusieurs dizaines de milliers de caractères : suffisant pour un long article, une analyse détaillée ou un fragment de code volumineux. Le contexte global du dialogue est de 32 000 jetons, incluant la requête et la réponse.
Aucun mode de raisonnement distinct avec chaîne de pensée visible n'est indiqué dans nos données. Cependant, vous pouvez demander au modèle dans le prompt de décomposer la tâche étape par étape, de vérifier la solution, puis de donner le résultat — cela aide considérablement pour les tâches complexes.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. C'est pratique pour les intégrations : le modèle décide lui-même quel outil appeler et renvoie la réponse selon le schéma défini. Sur BotHub, tout fonctionne via une API unique compatible OpenAI.
En plus du texte, les images et documents sont acceptés en entrée : vous pouvez montrer une capture d'écran, un schéma ou envoyer un fichier et poser des questions sur le contenu. Pour la synthèse vocale, la transcription ou le travail vidéo, passez à un modèle spécialisé — sur BotHub, cela se fait dans la même fenêtre.
Mistral présente ses modèles instruct comme multilingues, et le russe fait partie des langues prises en charge, donc le modèle gère les tâches courantes. Pour savoir si le style vous convient, le plus simple est de tester avec vos propres prompts — l'accès sur BotHub fonctionne sans VPN ni carte étrangère.