Mistral Small 3.1 24B Instruct
Réseau Neuronal
Mistral Small 3.1 24B Instruct : modèle multimodal de Mistral AI pour le raisonnement, le code et l'analyse d'images via API.
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 Mistral Small 3.1 24B Instruct?
Mistral Small 3.1 24B Instruct est une version mise à jour de Mistral Small 3 (2501) de Mistral AI : 24 milliards de paramètres et entrée multimodale, permettant au modèle d'analyser non seulement le texte, mais aussi les images. Il excelle dans le raisonnement, le codage et l'appel de fonctions. La principale différence par rapport à la version précédente est la compréhension des images tout en conservant une taille compacte. Via BotHub, vous l'utilisez sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles avec des cartes russes à l'usage, et les jetons n'expirent pas. Une API unique compatible OpenAI permet de passer à l'une des plus de 250 autres modèles sans réécrire l'intégration. Les conversations sont chiffrées en AES-GCM, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour analyser des captures d'écran, des schémas et des photos de documents, écrire et refactoriser du code, déboguer, créer des agents avec function calling et traiter de gros volumes de requêtes où l'équilibre entre qualité et vitesse est crucial.Questions fréquentes sur Mistral Small 3.1 24B Instruct
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 de Mistral : adapté à la correspondance, l'édition, l'analyse, la synthèse, l'écriture et l'analyse de code, et le travail sur documents. Il accepte également les images en entrée et décrit leur contenu. Le contexte de 128 000 jetons permet de charger un gros fichier entier et de mener une longue conversation.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 102 400 jetons, ce qui suffit pour un document volumineux, un long article ou un grand bloc de code sans découpage. Si la génération s'interrompt, demandez simplement de continuer et le modèle terminera le reste.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données. Cependant, vous pouvez demander au modèle de décomposer la tâche étape par étape dans le prompt : il détaillera la solution, puis donnera le résultat. Pour la logique complexe et les calculs, cette méthode améliore généralement le résultat.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite son intégration dans des agents, des chatbots et des services d'analyse de données. Sur BotHub, tout fonctionne via une API unique compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents : oui. Envoyez le fichier avec votre question, et le modèle analysera le schéma, la capture d'écran ou le contrat et répondra par texte. L'audio et la vidéo ne sont pas dans la liste des formats d'entrée, mais BotHub propose des modèles dédiés pour cela dans la même fenêtre.
Il n'y a pas d'évaluations spécifiques pour le russe dans nos données, il est donc plus fiable de tester le modèle sur vos propres tâches. Écrivez quelques requêtes typiques et comparez le résultat avec d'autres modèles — sur BotHub, ils sont disponibles dans la même fenêtre et le changement prend quelques secondes.