Mistral Large 4 je splošnonamenski večmodalni model podjetja Mistral AI, ki združuje sledenje navodilom, sklepanje, programiranje in agentsko delo. Sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo, vključno z razlagami, kodo in strukturiranimi polji. Njegova drobnozrnata arhitektura mešanice ekspertov za vsak žeton uporabi izbrane komponente, namesto da bi hkrati aktivirala celoten nabor parametrov.
Arhitektura in kontekst
Trenutna stran modela navaja skupno 1,05 bilijona parametrov, 52 milijard aktivnih parametrov in vidni kodirnik z 1,6 milijarde parametrov. Proizvajalčeva stran izdaje pojasnjuje način štetja: 49 milijard aktivnih parametrov na žeton oziroma 52 milijard, če vključimo vektorske vložitve in izhodne plasti. Te številke opisujejo strukturo modela, ne dolžine odgovora.
Proizvajalec dokumentira kontekstno okno milijona žetonov. Uporabite ga za združitev obsežnega izvornega gradiva, pogovora in navodil, pri tem pa opredelite namen končnega izdelka. Pri vprašanju o več dokumentih označite vsak dokument in njegovo vlogo ter ob vsaki ugotovitvi zahtevajte mesto v viru. Velik kontekst je uporaben, kadar je treba skupaj obravnavati zahteve, diagrame in povezane razlage.
Strukturirani odgovori in vprašanja o dokumentih
Kartica modela navaja strukturirane izhode, klicanje funkcij, odgovarjanje na vprašanja o dokumentih, predpone odgovorov, paketno oddajo in agentske pogovore. Mistralova dokumentacija strukturiranega izhoda razlikuje način JSON od sheme po meri. V pozivu določite zahtevano obliko JSON; kadar povezani vmesnik potrebuje določeno strukturo polj, uporabite opredeljeno shemo. Zapis lahko loči izvorna dejstva, razlage in odprta vprašanja, namesto da bi jih združil v en odstavek.
Odgovarjanje na vprašanja o dokumentih je postopek, ki združuje obdelavo dokumentov z razumevanjem jezikovnega modela. OCR pripravi besedilo, strukturo in oblikovanje, nato model odgovori na vprašanje o tem gradivu. Zahteva lahko poišče zahtevo, primerja izjave med dokumenti ali povzame dokaze, pomembne za odločitev. Neposredno razumevanje slik in postopek z dokumenti ob pomoči OCR sta sorodna načina priprave dokazov; korak obdelave dokumenta ostaja ločen od slikovnega vhoda.
Na primer, podajte tehnično specifikacijo in risbe, določite obravnavano revizijo ter zahtevajte matriko zahtev. Vsaka vrstica lahko vsebuje zahtevo, podporni dokument ali risbo, opaženo razliko in pojasnilo, ki je še potrebno. Ohranite oznake, enote in slikovna območja, ki določajo primerjavo, da rezultat ostane povezan z izvornim gradivom.
Programiranje, agenti in vizualno sklepanje
Izdaja opisuje analizo kibernetske varnosti, programsko inženirstvo, razumevanje repozitorijev in terminalske postopke. Za obrambni pregled kode podajte ustrezno pot kode, pričakovano vedenje in dokaze o napaki. Zahtevajte vzrok, predlagani popravek in primere, ki ločijo staro vedenje od predvidenega. Pri vprašanju o repozitoriju vključite module in povezave klicev, potrebne za razlago izbranega vedenja.
Klicanje funkcij povezuje sklepanje z orodji, ki jih poda aplikacija. Proizvajalčevo zaporedje opredeli funkcije, poda uporabnikovo vprašanje, modelu omogoči pripravo argumentov, izvede izbrano funkcijo v aplikaciji in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Predlagani klic se razlikuje od izvedbe. Kartica navaja tudi vgrajena orodja v proizvajalčevem agentskem oziroma pogovornem vmesniku; ta pripadajo povezanemu postopku in modelu ne dodajajo nove vhodne ali izhodne modalnosti.
Vizualno razumevanje vključuje dokumente, grafe, naravne prizore in inženirske risbe. Naloga z risbo lahko vpraša, katera označena komponenta izpolnjuje podano zahtevo, katera mera ali opomba podpira ugotovitev in katero območje potrebuje podrobnejši pregled. Primeri vizualnih agentov ob izdaji združujejo razumevanje s koraki pregleda; povečevanje, pridobivanje gradiva in druga dejanja potrebujejo okoliško okolje z orodji.
Znanost, matematika in profesionalni izdelki
Proizvajalec med predvidenimi uporabami opisuje znanstveno programiranje, analizo podatkov, modeliranje in matematično sklepanje. Podajte enačbe, predpostavke, enote in zahtevano obliko rezultata. Zahteva za znanstveno programiranje lahko zahteva implementacijo, pomen vsake spremenljivke in načrt primerjave izhoda z referenčnimi pogoji. Ustvarjena implementacija je besedilni rezultat; izvajanje simulacije ali ustvarjanje datoteke zahteva aplikacijsko okolje.
Pri profesionalnem delu z dokumenti podajte izvorna poročila in opredelite izdelek: primerjalno tabelo, razlago, popravljen odlomek ali vsebino preglednice. Navedite osnovo izračuna in ohranite mesta podpornih dokumentov. Izdaja opisuje tudi večjezično učenje za več kot 160 jezikov, vključno z vsemi uradnimi jeziki Evropske unije; pri pripravi večjezične naloge določite zahtevani jezik izhoda in terminologijo.
Uporabne meje
Dokumentirane modalnosti so besedilni in slikovni vhod z besedilnim izhodom. Proizvajalčev kontekst milijona žetonov ni ločena specifikacija največje dolžine odgovora, pregledani viri pa za ta vnos ne določajo neodvisne stroge omejitve izhoda. Konkretna različica Large 4, pripravljeni dokazi in povezana orodja naj bodo izrecni. Strukturiran zapis, razlaga ali predlagano dejanje so najbolj uporabni, kadar so njihova polja, podporni viri in naslednji korak aplikacije določeni pred zahtevo.
", "aboutText": "Mistral Large 4 je splošnonamenski večmodalni model podjetja Mistral AI, ki združuje sledenje navodilom, sklepanje, programiranje in agentsko delo. Sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo, vključno z razlagami, kodo in strukturiranimi polji. Njegova drobnozrnata arhitektura mešanice ekspertov za vsak žeton uporabi izbrane komponente, namesto da bi hkrati aktivirala celoten nabor parametrov.\n\nArhitektura in kontekst\n\nTrenutna stran modela navaja skupno 1,05 bilijona parametrov, 52 milijard aktivnih parametrov in vidni kodirnik z 1,6 milijarde parametrov. Proizvajalčeva stran izdaje pojasnjuje način štetja: 49 milijard aktivnih parametrov na žeton oziroma 52 milijard, če vključimo vektorske vložitve in izhodne plasti. Te številke opisujejo strukturo modela, ne dolžine odgovora.\n\nProizvajalec dokumentira kontekstno okno milijona žetonov. Uporabite ga za združitev obsežnega izvornega gradiva, pogovora in navodil, pri tem pa opredelite namen končnega izdelka. Pri vprašanju o več dokumentih označite vsak dokument in njegovo vlogo ter ob vsaki ugotovitvi zahtevajte mesto v viru. Velik kontekst je uporaben, kadar je treba skupaj obravnavati zahteve, diagrame in povezane razlage.\n\nStrukturirani odgovori in vprašanja o dokumentih\n\nKartica modela navaja strukturirane izhode, klicanje funkcij, odgovarjanje na vprašanja o dokumentih, predpone odgovorov, paketno oddajo in agentske pogovore. Mistralova dokumentacija strukturiranega izhoda razlikuje način JSON od sheme po meri. V pozivu določite zahtevano obliko JSON; kadar povezani vmesnik potrebuje določeno strukturo polj, uporabite opredeljeno shemo. Zapis lahko loči izvorna dejstva, razlage in odprta vprašanja, namesto da bi jih združil v en odstavek.\n\nOdgovarjanje na vprašanja o dokumentih je postopek, ki združuje obdelavo dokumentov z razumevanjem jezikovnega modela. OCR pripravi besedilo, strukturo in oblikovanje, nato model odgovori na vprašanje o tem gradivu. Zahteva lahko poišče zahtevo, primerja izjave med dokumenti ali povzame dokaze, pomembne za odločitev. Neposredno razumevanje slik in postopek z dokumenti ob pomoči OCR sta sorodna načina priprave dokazov; korak obdelave dokumenta ostaja ločen od slikovnega vhoda.\n\nNa primer, podajte tehnično specifikacijo in risbe, določite obravnavano revizijo ter zahtevajte matriko zahtev. Vsaka vrstica lahko vsebuje zahtevo, podporni dokument ali risbo, opaženo razliko in pojasnilo, ki je še potrebno. Ohranite oznake, enote in slikovna območja, ki določajo primerjavo, da rezultat ostane povezan z izvornim gradivom.\n\nProgramiranje, agenti in vizualno sklepanje\n\nIzdaja opisuje analizo kibernetske varnosti, programsko inženirstvo, razumevanje repozitorijev in terminalske postopke. Za obrambni pregled kode podajte ustrezno pot kode, pričakovano vedenje in dokaze o napaki. Zahtevajte vzrok, predlagani popravek in primere, ki ločijo staro vedenje od predvidenega. Pri vprašanju o repozitoriju vključite module in povezave klicev, potrebne za razlago izbranega vedenja.\n\nKlicanje funkcij povezuje sklepanje z orodji, ki jih poda aplikacija. Proizvajalčevo zaporedje opredeli funkcije, poda uporabnikovo vprašanje, modelu omogoči pripravo argumentov, izvede izbrano funkcijo v aplikaciji in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Predlagani klic se razlikuje od izvedbe. Kartica navaja tudi vgrajena orodja v proizvajalčevem agentskem oziroma pogovornem vmesniku; ta pripadajo povezanemu postopku in modelu ne dodajajo nove vhodne ali izhodne modalnosti.\n\nVizualno razumevanje vključuje dokumente, grafe, naravne prizore in inženirske risbe. Naloga z risbo lahko vpraša, katera označena komponenta izpolnjuje podano zahtevo, katera mera ali opomba podpira ugotovitev in katero območje potrebuje podrobnejši pregled. Primeri vizualnih agentov ob izdaji združujejo razumevanje s koraki pregleda; povečevanje, pridobivanje gradiva in druga dejanja potrebujejo okoliško okolje z orodji.\n\nZnanost, matematika in profesionalni izdelki\n\nProizvajalec med predvidenimi uporabami opisuje znanstveno programiranje, analizo podatkov, modeliranje in matematično sklepanje. Podajte enačbe, predpostavke, enote in zahtevano obliko rezultata. Zahteva za znanstveno programiranje lahko zahteva implementacijo, pomen vsake spremenljivke in načrt primerjave izhoda z referenčnimi pogoji. Ustvarjena implementacija je besedilni rezultat; izvajanje simulacije ali ustvarjanje datoteke zahteva aplikacijsko okolje.\n\nPri profesionalnem delu z dokumenti podajte izvorna poročila in opredelite izdelek: primerjalno tabelo, razlago, popravljen odlomek ali vsebino preglednice. Navedite osnovo izračuna in ohranite mesta podpornih dokumentov. Izdaja opisuje tudi večjezično učenje za več kot 160 jezikov, vključno z vsemi uradnimi jeziki Evropske unije; pri pripravi večjezične naloge določite zahtevani jezik izhoda in terminologijo.\n\nUporabne meje\n\nDokumentirane modalnosti so besedilni in slikovni vhod z besedilnim izhodom. Proizvajalčev kontekst milijona žetonov ni ločena specifikacija največje dolžine odgovora, pregledani viri pa za ta vnos ne določajo neodvisne stroge omejitve izhoda. Konkretna različica Large 4, pripravljeni dokazi in povezana orodja naj bodo izrecni. Strukturiran zapis, razlaga ali predlagano dejanje so najbolj uporabni, kadar so njihova polja, podporni viri in naslednji korak aplikacije določeni pred zahtevo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Build an engineering requirement matrix\n\nCreate a requirements matrix from these text excerpts. Spec S1: the enclosure must fit a 60 mm cable bend radius. Drawing D2: available internal clearance is 45 mm. Note N3: exterior width is 120 mm. For each relevant requirement, show the source evidence, the mismatch and the clarification needed. Do not use exterior width as proof of internal clearance.A source-linked matrix identifying the bend-radius/clearance conflict and the information needed for an engineering decision.The comparison keeps millimetres consistent and does not treat the unrelated exterior dimension as resolving the conflict.mistralai/mistral-large-4-0Mistral Large 4 je model za besedilo in slike, namenjen sklepanju, programiranju, analizi dokumentov in agentom z orodji. Njegov kontekst milijona žetonov po navedbah proizvajalca podpira obsežne zbirke virov, s strukturiranimi odgovori, klicanjem funkcij in drobnozrnato arhitekturo mešanice ekspertov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Large 4 je splošnonamenski večmodalni model podjetja Mistral AI, ki združuje sledenje navodilom, sklepanje, programiranje in agentsko delo. Sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo, vključno z razlagami, kodo in strukturiranimi polji. Njegova drobnozrnata arhitektura mešanice ekspertov za vsak žeton uporabi izbrane komponente, namesto da bi hkrati aktivirala celoten nabor parametrov.
Arhitektura in kontekst
Trenutna stran modela navaja skupno 1,05 bilijona parametrov, 52 milijard aktivnih parametrov in vidni kodirnik z 1,6 milijarde parametrov. Proizvajalčeva stran izdaje pojasnjuje način štetja: 49 milijard aktivnih parametrov na žeton oziroma 52 milijard, če vključimo vektorske vložitve in izhodne plasti. Te številke opisujejo strukturo modela, ne dolžine odgovora.
Proizvajalec dokumentira kontekstno okno milijona žetonov. Uporabite ga za združitev obsežnega izvornega gradiva, pogovora in navodil, pri tem pa opredelite namen končnega izdelka. Pri vprašanju o več dokumentih označite vsak dokument in njegovo vlogo ter ob vsaki ugotovitvi zahtevajte mesto v viru. Velik kontekst je uporaben, kadar je treba skupaj obravnavati zahteve, diagrame in povezane razlage.
Strukturirani odgovori in vprašanja o dokumentih
Kartica modela navaja strukturirane izhode, klicanje funkcij, odgovarjanje na vprašanja o dokumentih, predpone odgovorov, paketno oddajo in agentske pogovore. Mistralova dokumentacija strukturiranega izhoda razlikuje način JSON od sheme po meri. V pozivu določite zahtevano obliko JSON; kadar povezani vmesnik potrebuje določeno strukturo polj, uporabite opredeljeno shemo. Zapis lahko loči izvorna dejstva, razlage in odprta vprašanja, namesto da bi jih združil v en odstavek.
Odgovarjanje na vprašanja o dokumentih je postopek, ki združuje obdelavo dokumentov z razumevanjem jezikovnega modela. OCR pripravi besedilo, strukturo in oblikovanje, nato model odgovori na vprašanje o tem gradivu. Zahteva lahko poišče zahtevo, primerja izjave med dokumenti ali povzame dokaze, pomembne za odločitev. Neposredno razumevanje slik in postopek z dokumenti ob pomoči OCR sta sorodna načina priprave dokazov; korak obdelave dokumenta ostaja ločen od slikovnega vhoda.
Na primer, podajte tehnično specifikacijo in risbe, določite obravnavano revizijo ter zahtevajte matriko zahtev. Vsaka vrstica lahko vsebuje zahtevo, podporni dokument ali risbo, opaženo razliko in pojasnilo, ki je še potrebno. Ohranite oznake, enote in slikovna območja, ki določajo primerjavo, da rezultat ostane povezan z izvornim gradivom.
Programiranje, agenti in vizualno sklepanje
Izdaja opisuje analizo kibernetske varnosti, programsko inženirstvo, razumevanje repozitorijev in terminalske postopke. Za obrambni pregled kode podajte ustrezno pot kode, pričakovano vedenje in dokaze o napaki. Zahtevajte vzrok, predlagani popravek in primere, ki ločijo staro vedenje od predvidenega. Pri vprašanju o repozitoriju vključite module in povezave klicev, potrebne za razlago izbranega vedenja.
Klicanje funkcij povezuje sklepanje z orodji, ki jih poda aplikacija. Proizvajalčevo zaporedje opredeli funkcije, poda uporabnikovo vprašanje, modelu omogoči pripravo argumentov, izvede izbrano funkcijo v aplikaciji in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Predlagani klic se razlikuje od izvedbe. Kartica navaja tudi vgrajena orodja v proizvajalčevem agentskem oziroma pogovornem vmesniku; ta pripadajo povezanemu postopku in modelu ne dodajajo nove vhodne ali izhodne modalnosti.
Vizualno razumevanje vključuje dokumente, grafe, naravne prizore in inženirske risbe. Naloga z risbo lahko vpraša, katera označena komponenta izpolnjuje podano zahtevo, katera mera ali opomba podpira ugotovitev in katero območje potrebuje podrobnejši pregled. Primeri vizualnih agentov ob izdaji združujejo razumevanje s koraki pregleda; povečevanje, pridobivanje gradiva in druga dejanja potrebujejo okoliško okolje z orodji.
Znanost, matematika in profesionalni izdelki
Proizvajalec med predvidenimi uporabami opisuje znanstveno programiranje, analizo podatkov, modeliranje in matematično sklepanje. Podajte enačbe, predpostavke, enote in zahtevano obliko rezultata. Zahteva za znanstveno programiranje lahko zahteva implementacijo, pomen vsake spremenljivke in načrt primerjave izhoda z referenčnimi pogoji. Ustvarjena implementacija je besedilni rezultat; izvajanje simulacije ali ustvarjanje datoteke zahteva aplikacijsko okolje.
Pri profesionalnem delu z dokumenti podajte izvorna poročila in opredelite izdelek: primerjalno tabelo, razlago, popravljen odlomek ali vsebino preglednice. Navedite osnovo izračuna in ohranite mesta podpornih dokumentov. Izdaja opisuje tudi večjezično učenje za več kot 160 jezikov, vključno z vsemi uradnimi jeziki Evropske unije; pri pripravi večjezične naloge določite zahtevani jezik izhoda in terminologijo.
Uporabne meje
Dokumentirane modalnosti so besedilni in slikovni vhod z besedilnim izhodom. Proizvajalčev kontekst milijona žetonov ni ločena specifikacija največje dolžine odgovora, pregledani viri pa za ta vnos ne določajo neodvisne stroge omejitve izhoda. Konkretna različica Large 4, pripravljeni dokazi in povezana orodja naj bodo izrecni. Strukturiran zapis, razlaga ali predlagano dejanje so najbolj uporabni, kadar so njihova polja, podporni viri in naslednji korak aplikacije določeni pred zahtevo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-large-4-0 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00272 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00836 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00272 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00836 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large-4-0", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-large-4-0',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-large-4-0',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-4-0
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
mistralai/mistral-large-4-0Mistral Large 4 je model za besedilo in slike, namenjen sklepanju, programiranju, analizi dokumentov in agentom z orodji. Njegov kontekst milijona žetonov po navedbah proizvajalca podpira obsežne zbirke virov, s strukturiranimi odgovori, klicanjem funkcij in drobnozrnato arhitekturo mešanice ekspertov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Large 4 je splošnonamenski večmodalni model podjetja Mistral AI, ki združuje sledenje navodilom, sklepanje, programiranje in agentsko delo. Sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo, vključno z razlagami, kodo in strukturiranimi polji. Njegova drobnozrnata arhitektura mešanice ekspertov za vsak žeton uporabi izbrane komponente, namesto da bi hkrati aktivirala celoten nabor parametrov.
Arhitektura in kontekst
Trenutna stran modela navaja skupno 1,05 bilijona parametrov, 52 milijard aktivnih parametrov in vidni kodirnik z 1,6 milijarde parametrov. Proizvajalčeva stran izdaje pojasnjuje način štetja: 49 milijard aktivnih parametrov na žeton oziroma 52 milijard, če vključimo vektorske vložitve in izhodne plasti. Te številke opisujejo strukturo modela, ne dolžine odgovora.
Proizvajalec dokumentira kontekstno okno milijona žetonov. Uporabite ga za združitev obsežnega izvornega gradiva, pogovora in navodil, pri tem pa opredelite namen končnega izdelka. Pri vprašanju o več dokumentih označite vsak dokument in njegovo vlogo ter ob vsaki ugotovitvi zahtevajte mesto v viru. Velik kontekst je uporaben, kadar je treba skupaj obravnavati zahteve, diagrame in povezane razlage.
Strukturirani odgovori in vprašanja o dokumentih
Kartica modela navaja strukturirane izhode, klicanje funkcij, odgovarjanje na vprašanja o dokumentih, predpone odgovorov, paketno oddajo in agentske pogovore. Mistralova dokumentacija strukturiranega izhoda razlikuje način JSON od sheme po meri. V pozivu določite zahtevano obliko JSON; kadar povezani vmesnik potrebuje določeno strukturo polj, uporabite opredeljeno shemo. Zapis lahko loči izvorna dejstva, razlage in odprta vprašanja, namesto da bi jih združil v en odstavek.
Odgovarjanje na vprašanja o dokumentih je postopek, ki združuje obdelavo dokumentov z razumevanjem jezikovnega modela. OCR pripravi besedilo, strukturo in oblikovanje, nato model odgovori na vprašanje o tem gradivu. Zahteva lahko poišče zahtevo, primerja izjave med dokumenti ali povzame dokaze, pomembne za odločitev. Neposredno razumevanje slik in postopek z dokumenti ob pomoči OCR sta sorodna načina priprave dokazov; korak obdelave dokumenta ostaja ločen od slikovnega vhoda.
Na primer, podajte tehnično specifikacijo in risbe, določite obravnavano revizijo ter zahtevajte matriko zahtev. Vsaka vrstica lahko vsebuje zahtevo, podporni dokument ali risbo, opaženo razliko in pojasnilo, ki je še potrebno. Ohranite oznake, enote in slikovna območja, ki določajo primerjavo, da rezultat ostane povezan z izvornim gradivom.
Programiranje, agenti in vizualno sklepanje
Izdaja opisuje analizo kibernetske varnosti, programsko inženirstvo, razumevanje repozitorijev in terminalske postopke. Za obrambni pregled kode podajte ustrezno pot kode, pričakovano vedenje in dokaze o napaki. Zahtevajte vzrok, predlagani popravek in primere, ki ločijo staro vedenje od predvidenega. Pri vprašanju o repozitoriju vključite module in povezave klicev, potrebne za razlago izbranega vedenja.
Klicanje funkcij povezuje sklepanje z orodji, ki jih poda aplikacija. Proizvajalčevo zaporedje opredeli funkcije, poda uporabnikovo vprašanje, modelu omogoči pripravo argumentov, izvede izbrano funkcijo v aplikaciji in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Predlagani klic se razlikuje od izvedbe. Kartica navaja tudi vgrajena orodja v proizvajalčevem agentskem oziroma pogovornem vmesniku; ta pripadajo povezanemu postopku in modelu ne dodajajo nove vhodne ali izhodne modalnosti.
Vizualno razumevanje vključuje dokumente, grafe, naravne prizore in inženirske risbe. Naloga z risbo lahko vpraša, katera označena komponenta izpolnjuje podano zahtevo, katera mera ali opomba podpira ugotovitev in katero območje potrebuje podrobnejši pregled. Primeri vizualnih agentov ob izdaji združujejo razumevanje s koraki pregleda; povečevanje, pridobivanje gradiva in druga dejanja potrebujejo okoliško okolje z orodji.
Znanost, matematika in profesionalni izdelki
Proizvajalec med predvidenimi uporabami opisuje znanstveno programiranje, analizo podatkov, modeliranje in matematično sklepanje. Podajte enačbe, predpostavke, enote in zahtevano obliko rezultata. Zahteva za znanstveno programiranje lahko zahteva implementacijo, pomen vsake spremenljivke in načrt primerjave izhoda z referenčnimi pogoji. Ustvarjena implementacija je besedilni rezultat; izvajanje simulacije ali ustvarjanje datoteke zahteva aplikacijsko okolje.
Pri profesionalnem delu z dokumenti podajte izvorna poročila in opredelite izdelek: primerjalno tabelo, razlago, popravljen odlomek ali vsebino preglednice. Navedite osnovo izračuna in ohranite mesta podpornih dokumentov. Izdaja opisuje tudi večjezično učenje za več kot 160 jezikov, vključno z vsemi uradnimi jeziki Evropske unije; pri pripravi večjezične naloge določite zahtevani jezik izhoda in terminologijo.
Uporabne meje
Dokumentirane modalnosti so besedilni in slikovni vhod z besedilnim izhodom. Proizvajalčev kontekst milijona žetonov ni ločena specifikacija največje dolžine odgovora, pregledani viri pa za ta vnos ne določajo neodvisne stroge omejitve izhoda. Konkretna različica Large 4, pripravljeni dokazi in povezana orodja naj bodo izrecni. Strukturiran zapis, razlaga ali predlagano dejanje so najbolj uporabni, kadar so njihova polja, podporni viri in naslednji korak aplikacije določeni pred zahtevo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-large-4-0 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00272 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00836 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00272 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00836 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "mistralai/mistral-large-4-0",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-large-4-0', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-large-4-0', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-4-0
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Build an engineering requirement matrix\n\nCreate a requirements matrix from these text excerpts. Spec S1: the enclosure must fit a 60 mm cable bend radius. Drawing D2: available internal clearance is 45 mm. Note N3: exterior width is 120 mm. For each relevant requirement, show the source evidence, the mismatch and the clarification needed. Do not use exterior width as proof of internal clearance.A source-linked matrix identifying the bend-radius/clearance conflict and the information needed for an engineering decision.The comparison keeps millimetres consistent and does not treat the unrelated exterior dimension as resolving the conflict.