Przejdź do treści

Szczegóły modelu

Mistral: Voxtral Small 24B 2507

Status: AktywnyDostęp API

Dostawca: mistralai →Dodaj do porównania

Profil techniczny

Kluczowe dane modelu

Pokazujemy wyłącznie dostępne, potwierdzone informacje.

Opis modelu

Voxtral Small to ulepszenie modelu Mistral Small 3, które integruje najnowocześniejsze możliwości wejścia audio, zachowując jednocześnie najlepszą w swojej klasie wydajność tekstową. Doskonale radzi sobie z transkrypcją mowy, tłumaczeniem i rozumieniem audio. Dowiedz się więcej o Voxtral w naszym poście na blogu tutaj i naszej pracy badawczej. Voxtral opiera się na Mistral Small 3 z zaawansowanymi możliwościami rozumienia audio.

  • Dedykowany tryb transkrypcji: Voxtral może działać w czystym trybie transkrypcji mowy, aby zmaksymalizować wydajność. Domyślnie Voxtral automatycznie przewiduje język źródłowego audio i transkrybuje tekst odpowiednio.
  • Kontekst długiej formy: Z długością kontekstu 32 tys. tokenów, Voxtral obsługuje nagrania audio do 30 minut w przypadku transkrypcji lub 40 minut w przypadku rozumienia.
  • Wbudowane Q&A i podsumowywanie: Obsługuje zadawanie pytań bezpośrednio przez audio. Analizuj audio i generuj strukturalne podsumowania bez potrzeby oddzielnych modeli ASR i językowych.
  • Natywnie wielojęzyczny: Automatyczne wykrywanie języka i najnowocześniejsza wydajność w najczęściej używanych językach świata (angielski, hiszpański, francuski, portugalski, hindi, niemiecki, niderlandzki, włoski).
  • Wywoływanie funkcji bezpośrednio z głosu: Umożliwia bezpośrednie wyzwalanie funkcji backendowych, przepływów pracy lub wywołań API na podstawie wypowiedzianych intencji użytkownika.
  • Wysoce wydajny w zakresie tekstu: Zachowuje możliwości rozumienia tekstu swojego szkieletowego modelu językowego, Mistral Small 3.1. Średni wskaźnik błędów słów (WER) w benchmarkach FLEURS, Mozilla Common Voice i Multilingual LibriSpeech:

Model może być używany z następującymi frameworkami:

  • vllm (zalecany): Zobacz tutaj
  • Transformers ?: Zobacz tutaj
  • temperature=0.2 i top_p=0.95 do uzupełniania czatu (np. rozumienie audio) oraz temperature=0.0 do transkrypcji
  • Obsługiwane jest wiele nagrań audio na wiadomość i wiele tur użytkownika z audio
  • Obsługiwane jest wywoływanie funkcji
  • Pytania systemowe nie są jeszcze obsługiwane

Zalecamy używanie tego modelu z vLLM. Upewnij się, że zainstalowano vllm >= 0.10.0, zalecamy używanie uv.

Ostatnia aktualizacja: 2026-08-18

Szybka opinia

Czy ten model pomógł Ci w realnym zadaniu? To zajmuje jedno kliknięcie. Szczegółowa ocena jest opcjonalna.

Brak szybkich opinii.

Zaloguj się, aby oddać szybką opinię.

Ocena użytkowników

Brak ocen użytkowników. Wynik AI-TOP pozostaje odrębną miarą techniczną.

API i ceny

Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API.

Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.

Aktualne źródłowe stawki API
Dostawca APIWejście / 1 mln tokenówWyjście / 1 mln tokenówPozostałe stawki źródłoweMożliwości
OpenRouter0,371 zł / 1 mln tokenów1,11 zł / 1 mln tokenówCache odczyt: 0,037 zł / 1 mln tokenówBrak danych

Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API. Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.

Język polski

Wsparcie języka polskiego: deklarowane. Jakość języka polskiego: NIEZWERYFIKOWANA.

Dyskusja o modelu

Komentarze dotyczące praktycznego użycia tego modelu.

Nie ma jeszcze zatwierdzonych komentarzy.

Zaloguj się, aby komentować.

Historia modelu

Wykres pokazuje wyłącznie porównywalne punkty głównego rankingu. Tabela zawiera wynik, pozycję, dane źródłowe i stan każdego dnia.

Dane porównywalne

Historia wyniku AI-TOP

Seria używa snapshotów głównego rankingu z metodologii 1.2.

Skala adaptacyjna: obserwowany zakres 46,0–47,5 pkt / 100.

  • Wynik AI-TOP
Historia wyniku AI-TOPWykres obejmuje 10 dat od 2026-08-09 do 2026-08-18. Zakres osi: 46,0–47,5 pkt / 100. Skala osi jest adaptacyjna do obserwowanego zakresu.47,547,146,846,446,09 sie11 sie14 sie16 sie18 sie
Dzienny zapis wyniku, pozycji, źródeł i statusu
DataWynik AI-TOPMiejsceDane źródłoweMetodologiaStan dnia
2026-08-18
  • 47,00 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-17
  • 47,04 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-16
  • 47,08 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-15
  • 47,12 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-14
  • 47,15 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-13
  • 47,20 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-12
  • 47,24 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-11
  • 47,27 / 100
  • #119
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
  • Aktualizacja ceny API
2026-08-10
  • 46,59 / 100
  • #125
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-08-09
  • 46,63 / 100
  • #125
  • 1.2
  • Ranking zapisany
  • Brak metryk źródłowych
2026-07-17
  • OpenRouter: popularność #17
  • Brak snapshotu rankingu
  • Źródła: 1
  • Aktualizacja ceny API

Dane historii w formacie JSON