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Mistral AIExecução local

Ministral 3 (3B, 8B, 14B)

Modelos pequenos de pesos abertos em três tamanhos, cada um com variantes base, instruct e de raciocínio e compreensão de imagens, para uso local e no edge.

Execute no EDDIDocumentação do fabricante ↗

Pontos Fortes

  • Criados para implantação local
  • Variantes de raciocínio em todos os tamanhos
  • Compreensão de imagens
  • Licença Apache 2.0

Ideal Para

  • Implantação no edge e on-premises
  • Tarefas de baixo custo e alto volume
  • Agentes locais

Execute no EDDI

O caminho mais rápido é o Manager: abra o assistente de criação de agentes ou o Platform Operator e escolha o provedor e o modelo. Para configurar por conta própria, siga estes passos para o provedor desejado.

Mistral AI · type: "mistral"

Ids de modelo: ministral-14b-2512

1. Armazene a credencial

Adicione a chave de API do provedor ao Cofre de Segredos no Manager, ou com PUT /secretstore/secrets/default/mistral-key, com o nome usado abaixo. As configurações a referenciam como ${vault:…}, então a chave nunca aparece em texto puro.

${vault:mistral-key}

2. Configure a tarefa LLM

Use isto como o langchain.json do workflow do agente, ou cole os parâmetros no editor LLM do Manager.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "mistral",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:mistral-key}",
        "modelName": "ministral-14b-2512",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Ou crie o agente inteiro em uma única chamada

setup_agent grava as regras, a configuração LLM e o workflow, e depois implanta o agente. Chame-o via MCP ou com POST /administration/agents/setup.

setup_agent(
  agentName: "My ministral-14b-2512 agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "mistral",
  model: "ministral-14b-2512",
  apiKey: "${vault:mistral-key}"
)

Observações para o EDDI

  • Um bom primeiro nível em uma cascata de modelos: rápido e barato, escalando para um modelo maior apenas quando a confiança é baixa.

Modelos Relacionados

Mistral AIMistral Small 4Um modelo de pesos abertos e mistura de especialistas (cerca de 6B de parâmetros ativos) que combina instruções, raciocínio e programação, com entrada de imagem.MicrosoftPhi-4-miniO modelo aberto de 3,8B da Microsoft para trabalho com pouca memória e sensível à latência, e para raciocínio matemático e lógico.GoogleGemma (Gemma 4, Gemma 3)A família de pesos abertos do Google, de modelos para edge até um modelo denso de 31B e um modelo de mistura de especialistas de 26B no Gemma 4.

Fontes

As informações desta página vêm da documentação do fabricante, verificada em 2026-09-30. Os modelos mudam rapidamente, então confirme os limites com o fabricante antes de depender deles. Os preços não são listados aqui: consulte a página de preços do fabricante.

Documentação do fabricante ↗ · Preços ↗