Mistral Small 4
3269°
Mistral | 262,144 代幣上下文 | 輸入 $0.15/M，輸出 $0.60/M。Mistral Small 4 是 Mistral Small 家族的下一個重要版本，將多款旗艦 Mistral 模型的能力整合於一體。它結合了 Magistral 的強大推理能力、Pixtral 的多模態理解以及 Devstral 的代理編碼能力，使單一模型能在同一工作流程中處理複雜分析、軟體開發與視覺任務。
本模型的指南
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船長筆記
2026-10-13 的筆記
Mistral Small 4 是 Mistral AI 推出的 119B 參數混合專家模型，將推理、視覺與代理程式碼整合於一系統，採用 Apache 2.0 授權。每代幣僅啟用 6.5B 參數，運行速度快於其規模所示，256k 上下文視窗輕鬆處理長文件。若想要一款單一開放權重模型，可隨時切換快速聊天與深度推理，是一個強力候選。
以...聞名
- 每次請求可切換推理模式：快速或深思熟慮，由你決定。
- 內建視覺輸入 — 可附加圖片進行分析或文件擷取。
- 原生函式調用與 JSON 輸出，適合代理與工具使用流程。
- Apache 2.0 授權：允許商業使用、微調與自行託管。
- 端到端完成速度快 40%，吞吐量為 Mistral Small 3 的 3 倍。
注意
- 119B 總參數意味著本地部署需強大硬體，部署前請確認 VRAM。
- 輸出僅限文字 — 雖支援多模態輸入，但無影像生成或音訊輸出。
- 推理模式僅在複雜提示時值得啟用，預設開啟會增加延遲。
可嘗試的提示詞
除錯失敗的代理迴圈
我有一個 Python 代理，依序呼叫搜尋工具、摘要工具，最後撰寫報告。第一次工具呼叫後即停止並回傳空字串。這是程式碼：[貼上你的程式碼]。請分析可能錯誤並重寫迴圈，確保三步驟皆能完成。
推理複雜計畫
一個小軟體團隊有三位工程師。工程師 A 只能審查程式碼，不能撰寫。工程師 B 撰寫快速但會引入錯誤，A 會抓出錯誤。工程師 C 撰寫慢但乾淨。一個關鍵功能五天後到期。請逐步推理如何分配工作，以最少缺陷準時交付。
從圖片擷取資料
我附上一張發票截圖。請擷取供應商名稱、發票號碼、品項（含數量與單價）、小計、稅額與應付總額。請以 JSON 物件回傳，鍵名須完全相符。
比較
- Mistral Large 4僅限 API 模型1,048,576 代幣上下文 · $0.68/M 輸入，$2.09/M 輸出
- Mistral Large僅限 API 模型128,000 代幣上下文 · $2.00/M 輸入，$6.00/M 輸出
- Mistral Medium 3.5僅限 API 模型262,144 代幣上下文 · $1.50/M 輸入，$7.50/M 輸出
- Mistral Medium 3僅限 API 模型131,072 代幣上下文 · $0.40/M 輸入，$2.00/M 輸出
更多來自 mistralai 的文字模型
常見問題
- 我可以本地執行 Mistral Small 4 嗎？
- 可以 — 權重以 Apache 2.0 授權開放，並可於 Hugging Face 下載，路徑為 mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603。Mistral 亦發布 NVFP4 量化檢查點與 Eagle 推測解碼頭以降低記憶體與提升速度，但 119B 總參數仍需強大硬體。
- Mistral Small 4 API 價格是多少？
- Mistral 定價為每百萬輸入代幣 0.15 美元，輸出代幣 0.60 美元，上下文視窗為 256k 代幣。
- Mistral Small 4 與早期 Mistral Small 模型有何不同？
- 它整合先前三條獨立模型線 — 指令型、推理（Magistral）與程式碼（Devstral）系列 — 成為一款具推理模式切換、視覺輸入與代理函式調用的模型，且運行速度顯著快於 Mistral Small 3。
船長評語少見的開放權重通用模型，能在程式碼、視覺與推理任務間靈活切換，無需同時管理三款獨立模型。
Hugging Face 上的模型卡
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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這個分數是怎麼累積的
這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據，所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字，讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據，細項就會顯示在這裡。
詞彙表：這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（檢查點）
- 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新！(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。
Mistral Small 4 是 Text / LLM 系列的文字模型,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Text / LLM 模型比較,並查看熱度分數了解趨勢。
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