Otwarty (Apache 2.0) model wizyjno-językowy Mistral AI: dekoder 12B (Mistral NeMo) + enkoder wizyjny 400M, kontekst 128K, rozumienie obrazów i dokumentów.
Okno kontekstowe
128K
tokenów
Parametry
12B (+ enkoder wizyjny 400M)
parametrów
Data premiery
17 września 2024
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud
Przegląd
Dostęp i wdrożenie
PobieranieAPIHostowane
LokalnieChmura
Wagi: Open source
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 128K
🧩 Parametry: 12B (+ enkoder wizyjny 400M)
✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst, obraz, dokumenty
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
128K
tokenów
Parametry
12B (+ enkoder wizyjny 400M)
parametrów
Licencja
Apache 2.0
Wymagania sprzętowe
Model z otwartymi wagami (Apache 2.0) na Hugging Face; do lokalnej inferencji (mistral-inference / vLLM) wymaga GPU o odpowiedniej pamięci VRAM dla ~12,4 mld parametrów. Dostępny także przez API Mistral (la Plateforme) i Le Chat.
Funkcje:✓ Fine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimagedocuments
⬆ Wyjście (Output)
text
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Rozumienie multimodalne
Zdolność modelu do łączenia i interpretowania informacji z więcej niż jednej modalności, np. tekstu i obrazu.
Kategoria: multimodal
Rozumienie obrazu
Analiza i interpretacja treści obrazów.
Kategoria: vision
Rozumienie wykresów
Odczyt i interpretacja wykresów, tabel i diagramów.
Kategoria: vision
OCR
Rozpoznawanie tekstu na obrazach i w dokumentach.
Kategoria: vision
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
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
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
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
Dziedziny zastosowań
Wyniki benchmarków
5 benchmarków
MMMU
accuracy · 0-shot (CoT)
52.5%
📄 Mistral AI — Pixtral 12B (mistral.ai/news/pixtral-12b)
MathVista
accuracy · 0-shot (CoT)
58.0%
📄 Mistral AI — Pixtral 12B (mistral.ai/news/pixtral-12b)
ChartQA
accuracy · 0-shot (CoT)
81.8%
📄 Mistral AI — Pixtral 12B (mistral.ai/news/pixtral-12b)
DocVQA
accuracy · ANLS
90.7%
📄 Mistral AI — Pixtral 12B (mistral.ai/news/pixtral-12b)
VQAv2
accuracy · VQA match
78.6%
📄 Mistral AI — Pixtral 12B (mistral.ai/news/pixtral-12b)
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
Techniki trenowania (Training Techniques)
