Mistral Nemo'yu yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet. Ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 adresinde Hugging Face'de mevcut. Mistral AI, mistral_inference, Hugging Face Transformers veya NVIDIA NeMo ile çalıştırmayı destekliyor.

Mistral Nemo API fiyatı ve bağlam sınırı nedir?

API fiyatı giriş ve çıktı için token başına 0,03$, bağlam penceresi ise 128k token.

Mistral Nemo Mistral 7B'den nasıl farklı?

Nemo 12B parametre ile daha büyük, 7B'nin kısa bağlam penceresine karşı 128k bağlam penceresi sunar, daha geniş çokdilli eğitim ekler ve Mistral tarafından 7B'nin doğrudan yerini alacak şekilde konumlandırılmıştır.

▲

0.3%

bu hafta

Mistral Nemo

8319°

#llm #mistralai #çok dilli #yerel #bütçe #ajanlar

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

Mistral | 131.072 token bağlam | Giriş başına $0.03, Çıkış başına $0.03. Mistral ve NVIDIA iş birliğiyle geliştirilmiş 12B parametreli, 128k token bağlam uzunluğuna sahip modeldir. İngilizce, Fransızca, Almanca, İspanyolca, İtalyanca, Portekizce, Çince, Japonca, Korece, Arapça ve Hintçe dillerini destekler. Fonksiyon çağırmayı destekler ve Apache 2.0 lisansı altında yayımlanmıştır.

Bu model için rehberler

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Mistral Nemo, Mistral AI ve NVIDIA tarafından ortak geliştirilen 12 milyar parametreli bir modeldir; 128k token bağlam penceresi ve on bir dilde gerçek çokdilli destek sunar. Pratik bir orta yol sunar: tüketici donanımında yerel çalıştırılabilir, API üzerinden ucuzca üretimde bırakılabilir ve çoğu iş akışında Mistral 7B'nin yerini alabilir. Apache 2.0 lisanslı ağırlıklar dağıtımı size aittir.

İle tanınır

Apache 2.0 lisansı: ticari kullanım, değiştirme ve her yerde çalıştırma hakkı.
12B parametre için alışılmadık derecede cömert 128k token bağlam penceresi.
Sadece İngilizce ince ayar değil, özel çokdilli eğitim verisiyle on bir dil desteği.
Fonksiyon çağrısı yerleşik, araç kullanımı ve ajan iş akışları için pratik.
Mistral 7B'den doğrudan yükseltme olarak tasarlanmış, aynı entegrasyon kalıplarını kullanır.

Dikkat et

Çokdilli MMLU puanları yüksek 50'ler ile düşük 60'lar arasında; boyut için güçlü ama öncü seviye değil.
12B parametre olduğu için 16 GB altı VRAM'li GPU'larda rahat çalıştırmak için kuantizasyon gerekebilir.

En iyi

Çok dilli

Yerel çalışır

Bütçe

Ajanlar ve araç kullanımı

Uzun bağlam

Denenecek istemler

Çokdilli doküman özeti

Aşağıdaki paragraf Fransızca. İngilizce olarak üç madde halinde özetleyin, sonra bu maddeleri İspanyolca ve Japoncaya çevirin. "La transition énergétique représente l'un des défis les plus complexes du XXIe siècle. Elle implique non seulement des changements technologiques profonds, mais aussi des transformations économiques et sociales majeures qui touchent l'ensemble des secteurs d'activité."

Fonksiyon çağrısı şeması tasarımı

get_weather adlı bir araç için JSON fonksiyon şeması tasarlayın. Şehir adı, isteğe bağlı ülke kodu ve celsius veya fahrenheit kabul eden, varsayılanı celsius olan bir birim parametresi almalı. Şemayı fonksiyon çağrısı API'sinin beklediği formatta döndürün, ardından Tokyo için celsius biriminde örnek bir çağrı gösterin.

Uzun bağlamlı sözleşme incelemesi

Bir yazılım lisans sözleşmesini inceliyorsunuz. Alt lisanslamayı kısıtlayan, lisans verene denetim hakkı veren veya sözleşmeyi otomatik yenileyen maddeleri tespit edin. Bulduğunuz her madde için ilgili cümleyi alıntılayın ve lisans alan için ne yükümlülük getirdiğini sade İngilizceyle açıklayın. Hiçbiri yoksa açıkça belirtin.

İle karşılaştır

Mistral Large 2407
Sadece API modeli
131,072 token bağlam · $2.00/M girdi, $6.00/M çıktı
Mistral Large 4
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.68/M girdi, $2.09/M çıktı
Ministral 3 3B 2512
Açık ağırlıklı model
131,072 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.10/M çıktı
Voxtral Small 24B 2507
Açık ağırlıklı model
32,768 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.30/M çıktı

mistralai tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Mistral Nemo'yu yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet. Ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 adresinde Hugging Face'de mevcut. Mistral AI, mistral_inference, Hugging Face Transformers veya NVIDIA NeMo ile çalıştırmayı destekliyor.
Mistral Nemo API fiyatı ve bağlam sınırı nedir?: API fiyatı giriş ve çıktı için token başına 0,03$, bağlam penceresi ise 128k token.
Mistral Nemo Mistral 7B'den nasıl farklı?: Nemo 12B parametre ile daha büyük, 7B'nin kısa bağlam penceresine karşı 128k bağlam penceresi sunar, daha geniş çokdilli eğitim ekler ve Mistral tarafından 7B'nin doğrudan yerini alacak şekilde konumlandırılmıştır.

Kaptanın kararı
Mantıklı, gerçekten açık 12B işçi modeli: API ile ucuz çalışır, yerelde ücretsiz dağıtılır ve bu ağırlık sınıfında en dürüst çokdilli seçeneklerden biridir.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

Also ranked: #63 Hottest Text / LLM model · #63 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Mistral Nemo popülerlik eğilimi

Isı puanı, son 12 ay

Isı puanı

8,319°

Bu hafta

▲

0.3%

8,317° o zaman, 8,319° şimdi

Bu ay

▲

1.1%

8,314° o zaman, 8,319° şimdi

Geçen yıl

▲

25.2%

8,242° o zaman, 8,319° şimdi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+1,319°

OpenRouter tokenları

Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 248,311,320,782 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 24,831; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 8,319° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 24,831 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+1,319°
8,319°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
8,319°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Benzer Modeller

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Mistral Nemo, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm mistralai çok dilli yerel bütçe ajanlar uzun bağlam

Model Ailesine Göre Göz At