Mistral-Nemo-Instruct-FP8-2407
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AIモデルを探す 85001
Saba
Mistral AIMistral Saba is a 24B-parameter language model specifically designed for the Middle East and South Asia, delivering accurate and contextually relevant responses while maintaining efficient performance. Trained on curated regional...
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詳細を見る ↗Mistral Small (Sep '24)
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詳細を見る ↗Mistral-Small-24B-Base-2501
Mistral AIMistral Small 3 ( 2501 ) sets a new benchmark in the "small" Large Language Models category below 70B, boasting 24B parameters and achieving state-of-the-art capabilities comparable to larger models! Check out our fine-tuned Instruct version Mistral-Small-24B-Instruct-2501. For enterprises that need specialized capabilities (increased context, particular modalities, domain specific knowledge, etc.), we will be releasing commercial models beyond what Mistral AI contributes to the community.
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詳細を見る ↗Mistral Small 3
Mistral AIMistral Small 3 is a 24B-parameter language model optimized for low-latency performance across common AI tasks. Released under the Apache 2.0 license, it features both pre-trained and instruction-tuned versions designed...
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詳細を見る ↗Mistral Small 4
Mistral AIMistral Small 4 is the next major release in the Mistral Small family, unifying the capabilities of several flagship Mistral models into a single system. It combines strong reasoning from...
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詳細を見る ↗Mistral Small 3
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詳細を見る ↗Mistral Small 3.1
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詳細を見る ↗Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503
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詳細を見る ↗Mistral Small 3.1 24B
Mistral AIMistral Small 3.1 24B Instruct is an upgraded variant of Mistral Small 3 (2501), featuring 24 billion parameters with advanced multimodal capabilities. It provides state-of-the-art performance in text-based reasoning and...
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詳細を見る ↗Mistral Small 3.2
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詳細を見る ↗Mistral Small 3.2 24B
Mistral AIMistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is an updated 24B parameter model from Mistral optimized for instruction following, repetition reduction, and improved function calling. Compared to the 3.1 release, version 3.2 significantly improves accuracy on...
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詳細を見る ↗Mistral Small 4 (Reasoning)
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詳細を見る ↗Mistral Small 4 (Non-reasoning)
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詳細を見る ↗Mistral-Small-Instruct-2409
Mistral AIWe recommend using this model with the vLLM library to implement production-ready inference pipelines. If you want to divide the GPU requirement over multiple devices, please add *e.g.* `--tensor_parallel=2` After installing `mistral_inference`, a `mistral-chat` CLI command should be available in your environment. You can chat with the model using
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詳細を見る ↗Mixtral 8x22B Instruct
Mistral AIMistral's official instruct fine-tuned version of Mixtral 8x22B. It uses 39B active parameters out of 141B, offering unparalleled cost efficiency for its size. Its strengths include: - strong math, coding,...
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詳細を見る ↗Mixtral-8x22B-v0.1
Mistral AIThe Mixtral-8x22B Large Language Model (LLM) is a pretrained generative Sparse Mixture of Experts. For full details of this model please read our release blog post. This repo contains weights that are compatible with vLLM serving of the model as well as Hugging Face transformers library. It is based on the original Mixtral torrent release, but the file format and parameter names are different.
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詳細を見る ↗Mixtral 8x7B Instruct
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詳細を見る ↗Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
Mistral AI> [!TIP] > PRs to correct the transformers tokenizer so that it gives 1-to-1 the same results as the mistral-common reference implementation are very welcome! --- The Mixtral-8x7B Large Language Model (LLM) is a pretrained generative Sparse Mixture of Experts. The Mixtral-8x7B outperforms Llama 2 70B on most benchmarks we tested. This repo contains weights that are compatible with vLLM serving of the model as well as Hugging Face transformers library. It is based on the original Mixtral torrent release, but the file format and parameter names are different. Please note that model cannot (yet) be instantiated with HF.
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詳細を見る ↗Mixtral-8x7B-v0.1
Mistral AIThe Mixtral-8x7B Large Language Model (LLM) is a pretrained generative Sparse Mixture of Experts. The Mistral-8x7B outperforms Llama 2 70B on most benchmarks we tested. For full details of this model please read our release blog post. This repo contains weights that are compatible with vLLM serving of the model as well as Hugging Face transformers library. It is based on the original Mixtral torrent release, but the file format and parameter names are different. Please note that model cannot (yet) be instantiated with HF.
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詳細を見る ↗Pixtral-12B-2409
Mistral AIThe performance of Pixtral-12B-2409 compared to multimodal models. All models were re-evaluated and benchmarked through the same evaluation pipeline. We recommend using Pixtral with the vLLM library to implement production-ready inference pipelines with Pixtral. After installing `mistral_inference`, a `mistral-chat` CLI command should be available in your environment. You can pass text and images or image urls to the model in *instruction-following* mode as follows:
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1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。