Mixtral 8x22B Instruct
Réseau Neuronal
Mixtral 8x22B Instruct est un modèle MoE de Mistral avec 39B paramètres actifs sur 141B, idéal pour le code et les mathématiques.
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 Mixtral 8x22B Instruct?
Mixtral 8x22B Instruct est la version instruct officielle de Mixtral 8x22B par Mistral, basée sur une architecture MoE clairsemée : sur 141 milliards de paramètres, 39 milliards sont utilisés par requête, offrant une grande efficacité de calcul pour un modèle de cette taille. Le fournisseur souligne ses points forts en mathématiques et en codage, tandis que l'entraînement instruct assure un suivi précis des instructions. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, le paiement est possible avec des cartes russes en roubles, et les jetons n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparer facilement les réponses, et une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration ; les entreprises peuvent se connecter via un contrat avec facturation, EDI et panneau d'administration avec limites. Utilisez Mixtral 8x22B Instruct pour écrire et refactoriser du code, analyser des modules tiers, déboguer, résoudre des problèmes mathématiques étape par étape, créer un assistant via API pour des services internes ou traiter un grand flux de requêtes textuelles similaires.Questions fréquentes sur Mixtral 8x22B 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.
mixtral-8x22b-instruct de Mistral AI traite le texte et les documents : il rédige et édite des contenus, analyse le code, aide au refactoring et au débogage, et répond à partir de fichiers téléchargés. Le contexte de 65 536 jetons permet de gérer de longues instructions, des échanges et de la documentation technique complète.
La limite par réponse est de 52 428 jetons, soit des dizaines de pages de texte. Suffisant pour un long document, une analyse détaillée ou un module de code volumineux en une seule fois. Si le contenu est incomplet, demandez de continuer : le modèle gère un contexte de 65 536 jetons.
Dans nos données, aucun mode de raisonnement distinct n'est indiqué pour ce modèle, nous ne promettons donc pas d'analyse étape par étape cachée. En pratique, une astuce simple fonctionne : demandez dans le prompt de décomposer la solution étape par étape et de montrer le raisonnement — les réponses en logique et STEM deviennent nettement plus précises.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite son intégration dans des agents et services : il choisit lui-même l'outil nécessaire et fournit une réponse selon le schéma défini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI.
Outre le texte, le modèle accepte des documents — les fichiers peuvent être téléchargés et analysés nativement, sans conversion séparée. Les images, l'audio et la vidéo ne sont pas déclarés comme entrées dans nos données : pour ces tâches, basculez sur un modèle multimodal dans la même fenêtre sur BotHub, sans changer l'intégration.
Il n'y a pas de mesures spécifiques pour le russe dans les données du modèle, nous ne fournissons donc pas de chiffres. Mistral AI développe Mixtral comme une gamme multilingue, et dans la plupart des scénarios, les requêtes en russe sont traitées correctement. Le meilleur moyen est de tester sur votre tâche et de comparer la réponse avec un autre modèle sur BotHub.