中文简介
mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603-eagle 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 9a8ea22dca01,同步到 6 个文件,文件元数据合计 389.07 MB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603-eagle 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603-eagle 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 9a8ea22dca01,同步到 6 个文件,文件元数据合计 389.07 MB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
【版本与规格】
固定版本:9a8ea22dca01。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en, fr, de, es, pt, it, ja, ko, ru, zh, ar, fa, id, ms, ne, pl, ro, sr, sv, tr, uk, vi, hi, bn。 上游标注的基础模型:mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。
【文件信息】
上游 API 返回 6 个文件,文件元数据合计 389.07 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 2 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated.safetensors(373.55 MB);tekken.json(15.52 MB);chat_template.jinja(14.81 KB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 389.07 MB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
Mistral Small 4 119B A6B Eagle Mistral Small 4 is a powerful hybrid model capable of acting as both a general instruction model and a reasoning model. It unifies the capabilities of three different model families—**Instruct**, **Reasoning** (previously called Magistral), and **Devstral**—into a single, unified model. With its multimodal capabilities, efficient architecture, and flexible mode switching, it is a powerful general-purpose model for any task. In a latency-optimized setup, Mistral Small 4 achieves a **40% reduction in end-to-end completion time**, and in a throughput-optimized setup, it handles **3x more requests per second** compared to Mistral Small 3. Key Features Mistral Small 4 includes the following architectural choices: **MoE**: 128 experts, 4 active. **119B parameters**, with **6.5B activated per token**. **256k context length**. **Multimodal input**: Accepts both text and image input, with text output. **Instruct and Reasoning functionalities** with function calls (reasoning effort configurable per request). Mistral Small 4 offers the following capabilities: **Reasoning Mode**: Toggle between fast instant reply mode and reasoning mode, boosting performance with test-time compute when requested. **Vision**: Analyzes images and provides insights based on visual content, in addition to text. **Multilingual**: Supports dozens of languages, including English, French, Spanish, German, Italian, Portuguese, Dutch, Chinese, Japanese, Korean, and Arabic. **System Prompt**: Strong adherence and support for system prompts. **Agentic**: Best-in-class agentic capabilities with native function calling and JSON output. **Speed-Optimized**: Delivers best-in-class performance and speed. **Apache 2.0 License**: Open-source license for both commercial and non-commercial use. **Large Context Window**: Supports a 256k context window. Use Cases Mistral Small 4 is designed for general chat assistants, coding, agentic tasks, and reasoning tasks (with reasoning mode togg
适用场景
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
模型参数
固定版本:9a8ea22dca01。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en, fr, de, es, pt, it, ja, ko, ru, zh, ar, fa, id, ms, ne, pl, ro, sr, sv, tr, uk, vi, hi, bn。 上游标注的基础模型:mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。
文件说明
上游 API 返回 6 个文件,文件元数据合计 389.07 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 2 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated.safetensors(373.55 MB);tekken.json(15.52 MB);chat_template.jinja(14.81 KB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.53 KBchat_template.jinja14.81 KBconsolidated.safetensors373.55 MBparams.json725 BREADME.md11.49 KBtekken.json15.52 MB
硬件建议
仓库文件元数据合计 389.07 MB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
注意事项
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
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