Mistral Nemo
8319°
Mistral | 131,072 令牌上下文 | 输入 $0.03/千，输出 $0.03/千。Mistral 与 NVIDIA 合作开发的 12B 参数模型，支持 128k 令牌上下文长度。该模型支持多语言，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语。支持函数调用，采用 Apache 2.0 许可证发布。
本模型的指南
按使用场景选最佳本地大语言模型（2026年10月）：每个任务的合适开源模型
Ollama 与 LM Studio（2026）：选择哪个本地 AI 应用，以及各自支持的顶级模型
本地AI到底需要多少显存？
如何安装 Ollama 并运行本地 AI（Windows、Mac、Linux）
什么是 GGUF 文件？量化模型详解（Q4、Q8、fp8、NF4）
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Mistral Nemo 是 Mistral AI 与 NVIDIA 联合打造的 120 亿参数模型，拥有 128k 令牌上下文窗口，支持 11 种语言的真正多语言覆盖。它处于实用中间地带：体积适合在消费级硬件本地运行，API 价格低廉适合生产环境，性能足以替代大多数流水线中的 Mistral 7B。Apache 2.0 许可意味着你拥有部署权。
以……著称
- Apache 2.0 许可：可商业使用、修改和任意运行。
- 12B 参数中罕见的 128k 令牌上下文窗口。
- 支持 11 种语言，使用专门的多语言训练数据，而非仅英文微调。
- 内置函数调用，适合工具使用和代理流水线。
- 设计为 Mistral 7B 的直接升级，兼容相同集成模式。
注意
- 多语言 MMLU 得分集中在 50 多到 60 多，尺寸表现强劲但非前沿水平。
- 12B 参数需量化才能在 16GB 以下显存的 GPU 上流畅运行。
推荐尝试的提示词
多语言文档摘要
以下段落为法语。请用英文总结成三点要点，然后将这三点翻译成西班牙语和日语。
“能源转型是 21 世纪最复杂的挑战之一。它不仅涉及深刻的技术变革，还包括影响所有行业的重大经济和社会转型。”
函数调用架构设计
设计一个名为 get_weather 的工具的 JSON 函数架构。它应接受城市名、可选国家代码和单位参数（可选摄氏或华氏，默认摄氏）。返回符合函数调用 API 格式的架构，并展示一个针对东京摄氏度的示例调用。
长上下文合同审查
你正在审查一份软件许可协议。请找出任何限制再许可、赋予许可方审计权或自动续约的条款。对每条条款，引用相关句子并用通俗语言解释对被许可方的义务。如果未发现相关条款，请明确说明。
与……比较
- Mistral Large 2407仅限API模型131,072 令牌上下文 · $2.00/M 输入，$6.00/M 输出
- Mistral Large 4仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.68/M 输入，$2.09/M 输出
- Ministral 3 3B 2512开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.10/M 输出
- Voxtral Small 24B 2507开源权重模型32,768 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.30/M 输出
来自 mistralai 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 Mistral Nemo 吗？
- 能。权重开源，采用 Apache 2.0 许可，托管于 Hugging Face 的 mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407。Mistral AI 支持通过 mistral_inference、Hugging Face Transformers 或 NVIDIA NeMo 运行。
- Mistral Nemo API 费用和上下文限制是多少？
- API 价格为输入和输出均每百万令牌 0.03 美元，上下文窗口为 128k 令牌。
- Mistral Nemo 与 Mistral 7B 有何区别？
- Nemo 参数更大（12B），拥有更大 128k 令牌上下文窗口，增加了更广泛的多语言训练，Mistral 定位其为 7B 的直接替代品。
船长评语一款合理且真正开源的 12B 级主力模型：API 运行成本低，本地部署免费，是该参数量级中较为诚实的多语言选项。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #63 Hottest Text / LLM model · #63 Hottest Text / LLM text model
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Mistral Nemo 热度趋势
热度分数，过去12个月
热度评分
8,319°
本周
▲
0.3%
8,317° 当时，8,319° 现在
本月
▲
1.1%
8,314° 当时，8,319° 现在
过去一年
▲
25.2%
8,242° 当时，8,319° 现在
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,319°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了248,311,320,782个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计24,831次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 8,319°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共24,831个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+1,319°8,319°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。8,319°
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
Mistral Nemo 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153