Szczegóły modelu
Mistral: Voxtral Small 24B 2507
Status: AktywnyDostęp API
Profil techniczny
Kluczowe dane modelu
Pokazujemy wyłącznie dostępne, potwierdzone informacje.
- Okno kontekstu
- 32 000tokenów · dane modelu/API
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 tutajTransformers?: Zobacz tutajtemperature=0.2itop_p=0.95do uzupełniania czatu (np. rozumienie audio) oraztemperature=0.0do 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.
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.
| Dostawca API | Wejście / 1 mln tokenów | Wyjście / 1 mln tokenów | Pozostałe stawki źródłowe | Możliwości |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter | 0,371 zł / 1 mln tokenów | 1,11 zł / 1 mln tokenów | Cache odczyt: 0,037 zł / 1 mln tokenów | Brak 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.
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
| Data | Wynik AI-TOP | Miejsce | Dane źródłowe | Metodologia | Stan dnia |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-18 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-17 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-16 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-15 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-14 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-13 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-12 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-11 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-10 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-09 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-17 | — | — |
| — |
|