Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L
Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L (JANGQ-AI, 2026) — это 119-миллиардная параметрическая чат модель. Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L is an open-weights chat model with roughly 119 billion parameters.
by JANGQ-AI · 119B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ JANGQ-AI. osFoundry автоматически обнаружит Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L
Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L работает на одной A100 80GB или H100 80GB при квантизации Q4 (~72 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью требует нескольких GPU H100/H200 при FP16 (~286 ГБ).
Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L
Бесплатна ли Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L в использовании?
Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L?
Приблизительно 72 ГБ при квантизации Q4 или 286 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одной A100/H100 80GB.
Можно ли запустить Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L локально?
Да. Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L лучше всего?
Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L хорошо подходит для text generation.
Как использовать Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ JANGQ-AI в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано JANGQ-AI 23 марта 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/JANGQ-AI/Mistral-Small-4-119B-A6B-JANG_2L