Mistral 7B Instruct v0.3
Fiche de référence du modèle Mistral 7B Instruct v0.3 publié par Mistral AI : 7 milliards de paramètres, licence Apache 2.0, appel de fonctions.
Especificaciones
| Modelo base | mistralai/Mistral-7B-v0.3 |
|---|---|
| Tipo de modelo | Fine-tune |
| Tamaño | 7B |
| Formato | SAFETENSORS |
| Cuantización | — |
| Contexto | 33 mil |
Requisitos de hardware
| VRAM mínima | 16 Go |
|---|---|
| Funciona en CPU | No |
Uso e idiomas
Idiomas : Inglés, Francés
Plantilla de chat : mistral
Usos previstos
Assistant généraliste, extraction d'informations, appel de fonctions (function calling), base de fine-tuning.
Limitaciones conocidas
Pas de mécanisme de modération intégré. Moins précis que les grands modèles sur le raisonnement complexe.
Evaluaciones y versión
Versión 0.3 · Publicado el : 2024-05-22
Notas
Modèle publié par Mistral AI, référencé ici pour servir de base aux configurations LoRA du catalogue. ContexteTech ne l'a pas modifié.
Coste de ejecutar este modelo
- Licencia
- 0 € de licencia (Apache 2.0)
- Memoria GPU necesaria
- 16 Go
- Solo CPU (sin GPU)
- no
| GPU alquilada | Memoria | Por hora | Por mes | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA L4 · RunPod | 24 Go | 0,43 € | ≈ 315,02 € | ★ mejor oferta |
| NVIDIA RTX 6000 · Lambda | 24 Go | 0,61 € | ≈ 443,59 € | ✓ adecuada |
| NVIDIA L4 · Scaleway | 24 Go | 0,79 € | ≈ 576,70 € | ✓ adecuada |
| NVIDIA L40S · RunPod | 48 Go | 0,96 € | ≈ 700,75 € | ★ mejor oferta |
| NVIDIA A6000 · Lambda | 48 Go | 0,96 € | ≈ 700,75 € | ✓ adecuada |
| NVIDIA L40S · Scaleway | 48 Go | 1,47 € | ≈ 1073,10 € | ✓ adecuada |
| NVIDIA A100 80 Go · RunPod | 80 Go | 1,40 € | ≈ 1022,19 € | ★ mejor oferta |
| NVIDIA H100 · RunPod | 80 Go | 2,55 € | ≈ 1857,95 € | ✓ adecuada |
| NVIDIA H100 · Scaleway | 80 Go | 2,87 € | ≈ 2095,10 € | ✓ adecuada |
| NVIDIA H100 · Lambda | 80 Go | 2,90 € | ≈ 2115,10 € | ✓ adecuada |
Precios de alquiler sin IVA, instancia de 1 GPU, 730 horas al mes, a 29 de septiembre de 2026 (RunPod y Lambda en dólares, convertidos al tipo del BCE). Un modelo abierto no tiene coste por llamada: se paga el hardware que lo ejecuta.
Common to all 3 regions
Sources under a compatible licence.
Sources : Mistral AI (Apache 2.0) ; données d'entraînement non publiées par Mistral AI
Commercial use allowed · credit the author · changes allowed.
Text or data only: no access to files, network or commands.
Resource hosted in France; model weights hosted on huggingface.co.
European Union · 5/5
No aplica
AI Act: training data summary (EU AI Office template):
- Type
- model
- Language
- multi
- Origin
- Sources under a compatible licence.
- Created
- 2026
United States · 5/5
No aplica
California (AB 2013): training data documentation:
- Type
- model
- Language
- multi
- Origin
- Sources under a compatible licence.
- Created
- 2026
China · 5/5
No aplica
Generative AI measures (2023): lawful training data sources; AI-generated content must be labelled (2025). Declared items:
- Type
- model
- Language
- multi
- Origin
- Sources under a compatible licence.
- Created
- 2026
Indicative summary as of 30/09/2026, not a legal certification. Method and sources →
Estadísticas
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- Identificador
- contextetech--mistral-7b-instruct-v0.3
- Tipo
- LLM · Fine-tune
- Archivo
- mistral-7b-instruct-v0.3.model.json
- Formato
- JSON (application/json)
- Tamaño
- 628 bytes
- Codificación
- UTF-8
- Tokens estimados
- ≈ 173
- Idioma
- Multilingüe
- Licencia
- Apache 2.0
- Uso comercial
- Permitido
- Versión
- 0.3
- Publicado el
- 26 de septiembre de 2026 a las 18:12
- Actualizado el
- 30 de septiembre de 2026 a las 17:18
- Almacenamiento
- en base de datos
- Usos
- 0
- Me gusta
- 0
mistral-7b-instruct-v0.3.model.json
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# https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
Transformers (Python)
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
path = "./mistral-7b-instruct-v0.3" # dossier des poids téléchargés
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, device_map="auto")
inputs = tok("tu entrada aquí", return_tensors="pt").to(model.device)
print(tok.decode(model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)[0]))An assistant that answers from your product documentation
Your documentation exists but nobody reads it: customers ask support questions whose answer is already written, and the team spends ages finding the right page.
Paso 2 de 4 : Pick a model that runs on your side (If the documentation is confidential)
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