Mistral-Small-4-119B-2603-NVFP4
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AI 모델 탐색 118
Mistral Small 4 (Non-reasoning)
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자세히 보기 ↗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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자세히 보기 ↗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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$2 / 백만 입력 토큰OpenRouter · mistralai/mixtral-8x22b-instruct
자세히 보기 ↗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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자세히 보기 ↗Mixtral 8x7B Instruct
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자세히 보기 ↗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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자세히 보기 ↗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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자세히 보기 ↗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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자세히 보기 ↗Pixtral-12B-Base-2409
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자세히 보기 ↗Pixtral Large
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자세히 보기 ↗Pixtral-Large-Instruct-2411
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자세히 보기 ↗Shieldstral-1.0-3B
Mistral AI**Shieldstral** is a compact **3B-parameter, policy-adaptive multimodal safety classifier**. Instead of predicting a fixed set of moderation categories, Shieldstral evaluates content against a safety policy expressed in **natural language** and returns a single continuous safety score. This makes it a flexible drop-in guardrail for text-only, image-only, and text+image moderation that can be re-targeted to new policies **at inference time, without retraining**. It is built on Ministral-3-3B-Base-2512 with a native Pixtral vision encoder, and produces its verdict from a **single forward pass**. Learn more in our blog post and technical report.
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자세히 보기 ↗Timestral-123M
Mistral AITimestral is a **family of time series foundation models** for zero-shot forecasting, available in **5M**, **28M**, **123M**, and **209M** parameter versions. This repository contains the 123M checkpoint. >[!Note] > For more information about our Timestral family, go to the main model page: Timestral-209M. Timestral-209M achieves **state-of-the-art zero-shot accuracy** across three major forecasting benchmarks: GIFT-Eval, TIME, and fev-bench.
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자세히 보기 ↗Timestral-209M
Mistral AITimestral is a **family of time series foundation models** for zero-shot forecasting, available in **5M**, **28M**, **123M**, and **209M** parameter versions. This repository contains the 209M checkpoint. Timestral supports univariate and multivariate forecasting, past-only and known-future covariates, and probabilistic predictions across 21 quantiles. It accepts up to 32,768 historical time steps and forecasts up to 1,024 steps in a single forward pass. We’re releasing the source code in our GitHub repository to make it easy to run Timestral and reproduce our benchmark results.
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자세히 보기 ↗Timestral-28M
Mistral AITimestral is a **family of time series foundation models** for zero-shot forecasting, available in **5M**, **28M**, **123M**, and **209M** parameter versions. This repository contains the 28M checkpoint. >[!Note] > For more information about our Timestral family, go to the main model page: Timestral-209M. Timestral-209M achieves **state-of-the-art zero-shot accuracy** across three major forecasting benchmarks: GIFT-Eval, TIME, and fev-bench.
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자세히 보기 ↗Timestral-5M
Mistral AITimestral is a **family of time series foundation models** for zero-shot forecasting, available in **5M**, **28M**, **123M**, and **209M** parameter versions. This repository contains the 5M checkpoint. >[!Note] > For more information about our Timestral family, go to the main model page: Timestral-209M. Timestral-209M achieves **state-of-the-art zero-shot accuracy** across three major forecasting benchmarks: GIFT-Eval, TIME, and fev-bench.
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자세히 보기 ↗Voxtral-4B-TTS-2603
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자세히 보기 ↗Voxtral-Mini-3B-2507
Mistral AIVoxtral Mini is an enhancement of Ministral 3B, incorporating state-of-the-art audio input capabilities while retaining best-in-class text performance. It excels at speech transcription, translation and audio understanding. Learn more about Voxtral in our blog post here and our research paper. Voxtral builds upon Ministral-3B with powerful audio understanding capabilities. - **Dedicated transcription mode**: Voxtral can operate in a pure speech transcription mode to maximize performance. By default, Voxtral automatically predicts the source audio language and transcribes the text accordingly - **Long-form context**: With a 32k token context length, Voxtral handles audios up to 30 minutes for transcription, or 40 minutes for understanding - **Built-in Q&A and summarization**: Supports asking questions directly through audio. Analyze audio and generate structured summaries without the need for separate ASR and language models - **Natively multilingual**: Automatic language detection and state-of-the-art performance in the world’s most widely used languages (English, Spanish, French, Portuguese, Hindi, German, Dutch, Italian) - **Function-calling straight from voice**: Enables direct triggering of backend functions, workflows, or API calls based on spoken user intents - **Highly capable at text**: Retains the text understanding capabilities of its language model backbone, Ministral-3B
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자세히 보기 ↗Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602
Mistral AIVoxtral Mini 4B Realtime 2602 is a **multilingual, realtime speech-transcription model** and among the first open-source solutions to achieve accuracy comparable to offline systems with a delay of ** = 3600 / 0.8 = 45000`. In theory, you should be able to record with no limit; in practice, pre-allocations of RoPE parameters among other things limits `--max-model-len`. For the best user experience, we recommend to simply instantiate vLLM with the default parameters which will automatically set a maximum model length of 131072 (~ca. 3h). - We strongly recommend using websockets to set up audio streaming sessions. For more info on how to do so, check Usage. - We recommend using a delay of 480ms as we found it to be the sweet spot of performance and low latency. If, however, you want to adapt the delay, you can change the `"transcription_delay_ms": 480` parameter in the tekken.json file to any multiple of 80ms between 80 and 1200, as well as 2400 as a standalone value. We compare Voxtral Mini 4B Realtime to similar models - both offline models and realtime. Voxtral Mini 4B Realtime is competitive to leading offline models and shows significant gains over existing open-source realtime solutions. > [!Warning] > Due to its novel architecture, Voxtral Realtime is currently only support in vLLM. We very much welcome community contributions > to add the architecture to Transformers and Llama.cpp.
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자세히 보기 ↗Voxtral-Mini-4B-Realtime-Arabic
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Mistral AIVoxtral Small is an enhancement of Mistral Small 3, incorporating state-of-the-art audio input capabilities while retaining best-in-class text performance. It excels at speech transcription, translation and audio understanding. Input audio...
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