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Version 1.5.4 ergänzt spatial_merge_size für Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503.
Add spatial_merge_size for https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
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Mistral hat Mistral Small 3.1 (mistral-small-2503) veröffentlicht.
mistral-small-2503). MODEL RELEASEDDatum aus der Quelle.
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Mistral hat Mistral OCR (mistral-ocr-2503) und Document Understanding veröffentlicht.
mistral-ocr-2503) and document understanding. MODEL RELEASED API UPDATEDDatum aus der Quelle.
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Mistral hat Mistral Saba (mistral-saba-2502) veröffentlicht.
mistral-saba-2502). MODEL RELEASEDDatum aus der Quelle.
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Mistral hat Mistral Small 3 (mistral-small-2501) veröffentlicht.
mistral-small-2501). MODEL RELEASEDDatum aus der Quelle.
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Mistral bietet nun benutzerdefinierte Structured Outputs für alle Modelle an.
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Mistral hat Codestral 2501 (codestral-2501) veröffentlicht.
codestral-2501). MODEL RELEASEDDatum aus der Quelle.
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Version 1.5.1 macht die Methode "from model" deutlich strenger.
Full Changelog: https://github.com/mistralai/mistral-common/compare/v1.5.0...v1.5.1
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Mistral hat Mistral Large 2.1 (mistral-large-2411) und Pixtral Large (pixtral-large-2411) veröffentlicht, und Le Chat erhält unter anderem Websuche mit Quellenangaben, Canvas, Dokument- und Bildverständnis, Bildgenerierung mit Flux Pro und schnellere Antworten durch Speculative Editing.
mistral-large-2411) and Pixtral Large (pixtral-large-2411). MODEL RELEASEDDatum aus der Quelle.
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Der neue Tokenizer v7 behandelt den System Prompt als normale Nachricht zwischen [SYSTEM_PROMPT]-Tokens und führt ein neues [TOOL_CONTENT]-Token ein, das das Function Calling verbessern soll.
Mistral's newest tokenizer has two major improvements:
Similar to other tokenization schemes the system prompt is now treated as a "normal" message encapsulated by [SYSTEM_PROMPT] ...[\SYSTEM_PROMPT]
E.g.
from mistral_common.protocol.instruct.messages import (
UserMessage,
SystemMessage,
AssistantMessage,
)
from mistral_common.protocol.instruct.request import ChatCompletionRequest
from mistral_common.tokens.tokenizers.mistral import MistralTokenizer
# Load Mistral tokenizer
tokenizer = MistralTokenizer.v7()
# Tokenize a list of messages
tokenized = tokenizer.encode_chat_completion(
ChatCompletionRequest(
messages=[
SystemMessage(content="You are a funny AI assistant. Always make jokes."),
UserMessage(content="What's the weather like today in Paris"),
],
model="joker",
)
)
tokens, text = tokenized.tokens, tokenized.text
print(text)
# <s>[SYSTEM_PROMPT]▁You▁are▁a▁funny▁AI▁assistant.▁Always▁make▁jokes.[/SYSTEM_PROMPT][INST]▁What's▁the▁weather▁like▁today▁in▁Paris[/INST]
A new [TOOL_CONTENT] is added if trained with correctly should improve the accuracy of function calling.
from mistral_common.protocol.instruct.messages import (
UserMessage,
SystemMessage,
AssistantMessage,
ToolMessage
)
from mistral_common.protocol.instruct.request import ChatCompletionRequest …
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Mistral hat eine Moderation API und eine Batch API veröffentlicht, die Parameter presence_penalty, frequency_penalty und n eingeführt und die Temperatur von pixtral-12b, ministral-3b-2410 und ministral-8b-2410 mit dem Faktor 0,43 herunterskaliert, um Konsistenz und Qualität zu verbessern.
We released moderation API and batch API. MODEL RELEASED API UPDATED
We introduced three new parameters: API UPDATED
presence_penalty: penalizes the repetition of words or phrasesfrequency_penalty: penalizes the repetition of words based on their frequency in the generated textn: number of completions to return for each request, input tokens are only billed once.We downscaled the temperature parameter of pixtral-12b, ministral-3b-2410, and ministral-8b-2410 by a multiplier of 0.43 to improve consistency, quality, and unify model behavior. API UPDATED
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Mistral hat die Modelle Ministral 3B (ministral-3b-2410) und Ministral 8B (ministral-8b-2410) veröffentlicht.
ministral-3b-2410) and Ministral 8B (ministral-8b-2410). MODEL RELEASEDDatum aus der Quelle.
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In le Chat wurde eine Schutzmaßnahme gegen eine verschleierte Prompt-Methode ergänzt, die zu Datenabfluss führen konnte; laut Text war kein Nutzer betroffen und es wurden keine Daten abgezogen.
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Mistral hat Version 1.0 der Python- und JS-SDKs mit größeren Upgrades und Syntaxänderungen (siehe Migrationsleitfaden) sowie die Agents API veröffentlicht.
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Mistral hat das Modell Mistral Nemo (open-mistral-nemo) veröffentlicht.
open-mistral-nemo). MODEL RELEASEDDatum aus der Quelle.
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Mistral hat eine Fine-tuning API veröffentlicht, zu der es Dokumentation und Guides gibt.
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Das neue Modell codestral-latest (alias codestral-2405) ist verfügbar, passende Dokumentation zur Codegenerierung gibt es ebenfalls.
codestral-latest (aka codestral-2405). Check out the code generation docs. MODEL RELEASED API UPDATEDDatum aus der Quelle.
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Beim Function Calling ist tool_call_id in Chat-Nachrichten mit der Rolle tool jetzt zwingend erforderlich.
tool_call_id is now mandatory in chat messages with the tool role. API UPDATEDDatum aus der Quelle.
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Das Modell open-mixtral-8x22b (alias open-mixtral-8x22b-2404) ist verfügbar, wobei beim Function Calling tool_call_id nicht null sein darf, und es wurden drei Tokenizer-Versionen für kommerzielle und Open-Weight-Modelle veröffentlicht.
open-mixtral-8x22b (aka open-mixtral-8x22b-2404). Check the release blog for details. MODEL RELEASEDtool_call_id must not be null for open-mixtral-8x22b. OTHERDatum aus der Quelle.
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Der JSON mode ist jetzt für alle Modelle auf La Plateforme verfügbar.