Mohu spustit Mistral Small 4 lokálně?

Ano — váhy jsou otevřené pod licencí Apache 2.0 a dostupné na Hugging Face pod mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603. Mistral také zveřejňuje NVFP4 kvantizovaný checkpoint a Eagle spekulativní dekódovací hlavu pro snížení paměťových nároků a zlepšení rychlosti, i tak 119 miliard parametrů vyžaduje značný hardware.

Kolik stojí Mistral Small 4 přes API?

Mistral jej oceňuje na 0,15 USD za milion vstupních tokenů a 0,60 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem 256k tokenů.

Jak se Mistral Small 4 liší od předchozích modelů Mistral Small?

Spojuje tři dříve samostatné modelové řady — instruct, reasoning (Magistral) a coding (Devstral) — do jednoho modelu s přepínatelným režimem uvažování, viděním a agentním voláním funkcí, přičemž běží výrazně rychleji než Mistral Small 3.

Mistral Small 4

3269°

#llm #mistralai #vidění #uvažování #programování #agenti

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

Mistral | 262 144 tokenový kontext | $0.15/M vstup, $0.60/M výstup. Mistral Small 4 je další významné vydání v rodině Mistral Small, které sjednocuje schopnosti několika vlajkových modelů Mistral do jednoho systému. Kombinuje silné uvažování z Magistral, multimodální porozumění z Pixtral a agentní schopnosti kódování z Devstral, což umožňuje jednomu modelu zvládat složité analýzy, vývoj softwaru a vizuální úkoly v rámci jednoho pracovního postupu.

Návody k tomuto modelu

Nejlepší lokální LLM podle použití (říjen 2026): správný otevřený model pro každou práci

Kolik VRAM vlastně potřebuji pro lokální AI?

Co je soubor GGUF? Vysvětlení kvantovaných modelů (Q4, Q8, fp8, NF4)

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

Mistral Small 4 je 119miliardový mixture-of-experts model od Mistral AI, který kombinuje uvažování, vidění a agentní kódování do jednoho systému pod licencí Apache 2.0. S pouhými 6,5 miliardami aktivních parametrů na token běží rychleji, než by jeho velikost naznačovala, a kontextové okno 256k tokenů bez problémů zvládá dlouhé dokumenty. Pokud chcete jeden otevřený model, který může přepínat mezi rychlým chatem a promyšleným uvažováním na vyžádání, je to vážný kandidát.

Známý pro

Přepínání uvažovacího režimu na vyžádání: rychlý režim nebo promyšlené uvažování.
Vestavěný vstup vidění — připojujte obrázky pro analýzu nebo extrakci z dokumentů.
Nativní volání funkcí a JSON výstup pro agentní a nástrojové workflow.
Licence Apache 2.0: povoleno komerční použití, doladění i vlastní hostování.
40 % rychlejší dokončení a 3× vyšší propustnost než Mistral Small 3.

Dej pozor na

119 miliard parametrů znamená, že lokální nasazení vyžaduje vážný hardware; před závazkem zkontrolujte VRAM.
Výstup je pouze textový — žádná generace obrázků nebo zvuku navzdory multimodálnímu vstupu.
Uvažovací režim se vyplatí zapínat jen u složitých promptů; ponechání zapnutého přidává latenci.

Nejlepší pro

Programování

Agenti a používání nástrojů

Uvažování

Vidění

Dlouhý kontext

Promptů k vyzkoušení

Ladění nefunkčního agentního cyklu

Mám Python agenta, který volá vyhledávací nástroj, pak nástroj pro shrnutí a nakonec píše zprávu. Po prvním volání nástroje se zastaví a vrátí prázdný řetězec. Zde je kód: [vložit váš]. Projděte se mnou, co se pravděpodobně děje špatně, a přepište cyklus tak, aby spolehlivě dokončil všechny tři kroky.

Rozvažování složitého plánu

Malý softwarový tým má tři inženýry. Inženýr A může jen kontrolovat kód, ne psát. Inženýr B píše rychle, ale zavádí chyby, které A odhalí. Inženýr C píše pomalu, ale čistě. Kritická funkce má být hotová za pět dní. Rozvažte krok za krokem, jak přiřadit práci, aby se dodržel termín s co nejmenším počtem chyb.

Extrahujte data z obrázku

Přikládám screenshot faktury. Extrahujte název dodavatele, číslo faktury, položky s množstvími a jednotkovými cenami, mezisoučet, daň a celkovou částku k úhradě. Výsledek vraťte jako JSON objekt s přesně těmito klíči.

Porovnat s

Mistral Large 4
Model pouze s API
kontext 1,048,576 tokenů · $0.68/M vstup, $2.09/M výstup
Mistral Large
Model pouze s API
kontext 128,000 tokenů · $2.00/M vstup, $6.00/M výstup
Mistral Medium 3.5
Model pouze s API
kontext 262,144 tokenů · $1.50/M vstup, $7.50/M výstup
Mistral Medium 3
Model pouze s API
kontext 131,072 tokenů · $0.40/M vstup, $2.00/M výstup

Více textových modelů od mistralai

Často kladené otázky

Mohu spustit Mistral Small 4 lokálně?: Ano — váhy jsou otevřené pod licencí Apache 2.0 a dostupné na Hugging Face pod mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603. Mistral také zveřejňuje NVFP4 kvantizovaný checkpoint a Eagle spekulativní dekódovací hlavu pro snížení paměťových nároků a zlepšení rychlosti, i tak 119 miliard parametrů vyžaduje značný hardware.
Kolik stojí Mistral Small 4 přes API?: Mistral jej oceňuje na 0,15 USD za milion vstupních tokenů a 0,60 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem 256k tokenů.
Jak se Mistral Small 4 liší od předchozích modelů Mistral Small?: Spojuje tři dříve samostatné modelové řady — instruct, reasoning (Magistral) a coding (Devstral) — do jednoho modelu s přepínatelným režimem uvažování, viděním a agentním voláním funkcí, přičemž běží výrazně rychleji než Mistral Small 3.

Verdikt kapitána
Vzácný otevřený generalista, který si vydělá napříč kódováním, viděním a uvažováním, aniž byste museli spravovat tři samostatné modely.

Modelová karta na Hugging Face

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak se toto skóre sčítá

Tento model zatím nemá žádná data o popularitě z žádného zdroje, takže má náhradní číslo pod 7,000°, které udržuje seznamy kompletní. Nikdy se neumístí výš než model s daty. Rozpis se tu objeví, jakmile ho nějaký zdroj nahlásí.

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Podobné modely

DeepSeek V4 Flash 0731

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

Mistral Small 4 je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm mistralai vidění uvažování programování agenti dlouhý kontext

Procházet podle rodiny modelů