Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt
Veröffentlicht von nthngdy im Jahr 2025, ist Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt ein 24 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt is an open-weights chat model with roughly 24 billion parameters.
by nthngdy · 24 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren nthngdy-API-Key ein. osFoundry erkennt Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt ausführen
Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~15 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~58 GB).
Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt
Ist Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt kostenlos nutzbar?
Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt?
Etwa 15 GB bei Q4-Quantization oder 58 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt lokal betreiben?
Ja. Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt besonders gut?
Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt in osFoundry?
Fügen Sie Ihren nthngdy-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von nthngdy am 6. Februar 2025. Quelle: https://huggingface.co/nthngdy/Mistral-Small-24B-Instruct-2501_qfilt