Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit
Model chat Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit dari mlx-community memuat 24 miliar parameter ke dalam sebuah . Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit is an open-weights chat model with roughly 24 billion parameters.
by mlx-community · 24B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key mlx-community Anda. osFoundry menemukan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit
Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~15 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~58 GB).
Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit
Apakah Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit gratis untuk digunakan?
Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit?
Sekitar 15 GB pada kuantisasi Q4, atau 58 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit secara lokal?
Ya. Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit?
Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit di osFoundry?
Tempelkan API key mlx-community Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh mlx-community pada 30 Januari 2025. Sumber: https://huggingface.co/mlx-community/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-3bit