Robocikowo>ROBOCIKOWO
Pixtral 12B

Pixtral 12B

Pixtral 12B · Rodzina: Mistral
Otwarty (Apache 2.0) model wizyjno-językowy Mistral AI: dekoder 12B (Mistral NeMo) + enkoder wizyjny 400M, kontekst 128K, rozumienie obrazów i dokumentów.
⚠ Deprecated✓ Publiczny dostęp⚖ Open sourceModel multimodalnyModel wzrokowyLLM📁 Mistral
Okno kontekstowe
128K
tokenów
Parametry
12B (+ enkoder wizyjny 400M)
parametrów
Data premiery
17 września 2024
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

Pixtral 12B to otwarty, natywnie multimodalny model wizyjno-językowy (VLM) opracowany przez Mistral AI i udostępniony 17 września 2024 r. na licencji Apache 2.0. Łączy dekoder multimodalny o 12 miliardach parametrów (oparty na Mistral NeMo) z wytrenowanym od zera enkoderem wizyjnym o 400 milionach parametrów.

Model został wytrenowany na przeplatanych danych obraz–tekst, dzięki czemu rozumie zarówno naturalne obrazy, jak i dokumenty: analizuje wykresy i rysunki, odpowiada na pytania o dokumenty (DocVQA), prowadzi wnioskowanie multimodalne i wykonuje instrukcje. Obsługuje okno kontekstowe 128K tokenów oraz obrazy o zmiennej wielkości i proporcjach w natywnej rozdzielczości, a także wiele obrazów naraz.

Pixtral 12B jest dostępny z otwartymi wagami na Hugging Face (Apache 2.0), lokalnie przez mistral-inference lub vLLM, a także w Le Chat i przez API na platformie Mistral (la Plateforme).

W benchmarkach multimodalnych Pixtral 12B osiąga m.in.: MMMU 52,5%, MathVista 58,0%, ChartQA 81,8%, DocVQA 90,7% oraz VQAv2 78,6%. Model został z czasem oznaczony jako przestarzały (deprecated) — Mistral zastąpił go nowszymi modelami wizyjnymi.

Klasyfikacja
Model multimodalnyModel wzrokowyLLM
Rodzina: Mistral
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

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)