Mistral: Mistral Nemo mistralai/mistral-nemo

Модель Mistral: Mistral Nemo от Mistral AI (семейство mistral-nemo) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Европейский AI-чемпион. Эффективные модели + сильная Mixtral-серия.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

2 ₽

за 1 млн входных токенов

3 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-04

база знаний до

Что такое Mistral: Mistral Nemo

Мультиязычные продакшн-приложения с длинным контекстом, где важна экономичность инференса и возможность локального развёртывания.

Mistral Nemo — компактная языковая модель с 12 миллиардами параметров, разработанная Mistral AI совместно с NVIDIA. Модель ориентирована на широкий спектр задач при сохранении разумных требований к вычислительным ресурсам. Контекстное окно в 128 тысяч токенов позволяет обрабатывать объёмные документы, длинные диалоги и сложные многошаговые задачи без потери контекста.

Одна из ключевых особенностей Mistral Nemo — многоязычность: модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский и ряд других языков. Это делает её практичным выбором для международных продуктов и мультиязычных пайплайнов. Модель распространяется как open-source, что открывает возможности для локального развёртывания, файнтюнинга и аудита поведения.

По соотношению размера и возможностей Mistral Nemo занимает нишу между лёгкими моделями для edge-сценариев и тяжёлыми флагманами: она достаточно мощна для большинства продакшн-задач, но при этом значительно экономичнее крупных моделей в инференсе.

Когда брать эту модель

✓ Обработка и суммаризация длинных документов (контракты, отчёты, техническая документация)
✓ Мультиязычные чат-боты и поддержка пользователей на нескольких языках
✓ RAG-системы с большим контекстом для корпоративных знаний
✓ Файнтюнинг под специализированные домены благодаря открытым весам
✓ Генерация и рефакторинг кода в рамках многофайловых проектов

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённый договор на 80 страниц и выдели все пункты, связанные с ответственностью сторон, на русском и английском языках.

Использование Mistral: Mistral Nemo через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistralai/mistral-nemo",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/mistral-nemo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "mistralai/mistral-nemo",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);