Zoptymalizowany pod kątem opóźnień model Mistral AI (24B, Apache 2.0): ~150 tok/s, 81% MMLU, dorównuje Llama 3.3 70B przy 3× szybszym działaniu; działa lokalnie.
Parametry
24B
parametrów
Data premiery
30 stycznia 2025
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud📱 Na urządzeniu
Przegląd
Zastosowania
Dostęp i wdrożenie
PobieranieAPIHostowane
LokalnieChmuraNa urządzeniu
Wagi: Open source
Kluczowe parametry
🧩 Parametry: 24B
✓ Narzędzia · ✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst
Specyfikacja techniczna
Parametry
24B
parametrów
Licencja
Apache 2.0
Wymagania sprzętowe
Model z otwartymi wagami (Apache 2.0) na Hugging Face. Dzięki kompaktowemu rozmiarowi (24 mld parametrów, po kwantyzacji) działa lokalnie — np. na pojedynczej NVIDIA RTX 4090 lub MacBooku z 32 GB RAM. Dostępny też przez API Mistral (la Plateforme) i partnerów chmurowych.
Funkcje:✓ Używanie narzędzi✓ Fine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Przestrzeganie instrukcji
Precyzyjne wypełnianie wskazówek zawartych w prompcie: format odpowiedzi, długość, styl, ograniczenia (np. 'odpowiedz w sześciu słowach'). GPT-5.1 znacząco poprawił tę zdolność względem GPT-5.
Kategoria: language
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Wyniki benchmarków
1 benchmark
MMLU
accuracy · wersja instruowana
81.0%
📄 Mistral AI — Mistral Small 3 (mistral.ai/news/mistral-small-3)
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
Techniki trenowania (Training Techniques)
