フランスのMistral AIが、10語族170言語対応のOCR4文書認識モデルを発表。OmniDocBenchで93.07点を獲得し、出力は正確で自然。GPT‑5.5ProやGemini 3.1Proより優れたユーザー体験を実現。....
仏Mistral AIが文書認識モデルOCR 4を発表。10語族170言語に対応し、ベンチマークで93.07点を獲得。出力品質は人間評価でGPT-5.5 Proなどを上回る。小型で包括的、多様なシーンに対応する文書認識専用モデル。....
米国政府がAnthropicの最先端AIモデルへの輸出規制を実施し、アクセスを停止したことで、欧州の競合Mistral AIの長年の警告が裏付けられた。Mistral CEOは欧州の米国大規模モデルへの過度な依存リスクを警告しており、今回の措置が欧州市場での立場強化に繋がっている。....
Mistral AIはパリサミットで全面的な変革を発表し、モデル研究開発企業から計算能力、モデル、アプリケーションをカバーするフルスタックAIサプライヤーに進化。計算能力の自主権を確保するため、パリに40MWのデータセンターを建設し、グローバルな大規模モデル競争に対応するためインフラへの大規模投資を継続する計画。....
Devstral 2オープンソースコーディングモデルとMistral Vibe CLI。ソフトウェアエンジニアリングタスクを効率的に解決します。
ChatGPTやGeminiなどの複数のモデルを同時に使用でき、3 - 4倍の時間を節約し、効率を200%向上させます。
テキストとビジョンタスク処理能力を強化したオープンソースモデル。
Mistral OCR は、PDF や画像からテキスト、画像、表、数式を非常に高い精度で抽出できる強力なドキュメント理解 OCR 製品です。
01-ai
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入力トークン/百万
出力トークン/百万
4
コンテキスト長
DakkaWolf
Trouper-12B GGUFは、DarwinAnim8orによってオリジナルモデルを基に開発されたテキスト生成モデルで、ロールプレイングやクリエイティブライティングのシナリオに特化して最適化されています。このモデルはMistral-Nemo-Base-12Bから微調整され、カスタムの「Actors」データセットを使用して訓練されており、生成されるテキストはより自然で、一般的な「AI言語」の特徴を避けています。
mradermacher
これはManoghn/voicecraft-mistral-7bモデルの静的量子化GGUFバージョンで、Mistral-7Bアーキテクチャに基づいており、コンテンツ生成とテキスト生成タスクに特化しています。このバージョンでは、2.8GBから14.6GBまでのさまざまな量子化レベルが提供されており、ユーザーはハードウェア条件とパフォーマンス要件に応じて適切なバージョンを選択できます。
noctrex
これはMistralアーキテクチャに基づく画像テキストをテキストに変換する量子化モデルで、パラメータ規模は24Bで、指令追従タスクに特化して最適化訓練され、マルチモーダル入力処理をサポートしています。
これはSicariusSicariiStuff/Hebrew_Nemoモデルに基づく量子化バージョンで、ヘブライ語に特化して最適化されたMistralアーキテクチャの大規模言語モデルで、ヘブライ語と英語のテキスト生成および対話タスクをサポートします。
hasanbasbunar
Lodos-24B-Instruct-2510は、Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506をベースに微調整されたトルコ語の大規模言語モデルで、TRLフレームワークを使用して完全監督微調整を行い、トルコ語の命令追従タスクに特化して最適化されており、長文生成と複雑な推論をサポートしています。
ExaltedSlayer
これはMistral Small 3.2をベースに構築された24Bパラメータの効率的な推論モデルで、MLX - MXFP4形式に変換されています。モデルは強化された推論能力を持ち、マルチモーダル入力をサポートし、128kのコンテキストウィンドウを持ち、RTX 4090または32GB RAMのMacBookで動作します。
RedHatAI
これはunsloth/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506の量子化バージョンで、重みと活性化関数をFP4データ型に量子化することで、ディスク容量とGPUメモリの要件を削減し、同時にvLLM推論をサポートします。複数のタスクで評価され、非量子化モデルとの品質比較が行われました。
ce-lery
これはMistral 300Mアーキテクチャに基づく日本語事前学習言語モデルで、ウィキペディアとcc100データセットを使用して学習され、SentencePiece形態素解析器のバイトバックオフ技術を用いて未知語の生成を抑制しています。
ConfTuner-MinistralはMistralアーキテクチャに基づく量子化大規模言語モデルで、信頼性の高いAIシナリオに特化して微調整され、テキスト生成と信頼度推定機能をサポートしています。このモデルは複数の量子化バージョンを提供し、異なるリソース制約環境に適しています。
これは liushiliushi/ConfTuner-Ministral モデルの静的量子化バージョンで、テキスト生成と信頼度推定タスクに適しています。このモデルはMistralアーキテクチャに基づいており、信頼できるAI出力を提供するように微調整されており、さまざまな量子化レベルをサポートして異なるハードウェア要件を満たします。
bartowski
これはMistralAI Magistral Small 2509モデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して量子化処理を行っています。このバージョンは比較的良好な性能を維持しながら、モデルのメモリ占有量と計算リソースの要件を大幅に削減し、様々なハードウェア環境で動作できるようになっています。
macandchiz
これはmistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3の量子化バージョンで、複数の量子化レベルを提供し、ファイルサイズとモデル品質のトレードオフを行います。llama-cppとgguf-my-repoを使用した推論をサポートします。
grimjim
Magnolia-v3-medis-remix-12B-GGUFは、mergekit技術を基に統合された12Bパラメータの量子化モデルで、Mistral Nemoを主要コンポーネントとし、医学的な微調整をノイズコンポーネントとして融合しており、テキスト生成タスクに適しており、Apache-2.0ライセンスを採用しています。
maerong3
これはMistralアーキテクチャに基づく24Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppを通じてGGUF形式に変換されました。モデルは多言語対話をサポートし、指令追従能力が特に最適化されており、様々なテキスト生成と理解タスクに適しています。
Fentible
Cthulhuは、Mistral Small v3.2とv3.1に基づく大規模モデル融合プロジェクトで、複数の最先端の微調整モデルを融合することで作成された超強力な24Bパラメータの言語モデルです。タコのような多面的な特徴を持ち、無審査の創造的なテキスト生成能力を提供し、散文創作、指示の遵守、深奥な知識の表現に長けています。
Cthulhu 24B 1.1 GGUFは、Mistral Smallシリーズモデルを融合した大規模言語モデルで、17の異なるモデルコンポーネントを融合しており、クリエイティブライティング、無審査対話、豊富な言語対話能力を備えています。このモデルはクトゥルフ神話にインスパイアされ、単一モデルの能力を超える「スーパー融合」体験を提供することを目的としています。
btbtyler09
Devstral-Small-2507-AWQは、mistralai/Devstral-Small-2507モデルをベースに派生した量子化バージョンで、AutoAWQ技術を用いて4ビット量子化を行い、vLLM推論エンジン上での効率的な実行のために最適化されています。
mistralai
魔主小型 1.1は、魔主小型3.1をベースに構築された240億パラメータの効率的な推理モデルで、新たに推理能力が追加され、多言語をサポートし、Apache 2.0ライセンスを採用しており、単一のRTX 4090または32GBメモリのMacBookでローカルにデプロイして実行できます。
ByteDance-Seed
Seed-X-RM-7BはSeed-Xシリーズの報酬モデルで、翻訳品質の評価に特化しています。このモデルは70億パラメータのMistralアーキテクチャに基づいており、多言語翻訳に報酬スコアを割り当てることができ、25種類の言語間の翻訳品質評価をサポートしています。
lmstudio-community
Mistralアーキテクチャに基づく小型の多言語ビジョン言語モデルで、画像テキスト変換タスクに最適化され、20種類以上の言語をサポートしています。MLX量子化を通じてAppleチップに対するパフォーマンスが最適化されています。
Mistral AIのOCRサービスに基づき、ローカルファイルとURLの画像とテキストの認識をサポートします。
Mistral Codestral APIを基にしたMCPサーバーで、コード補完、エラー修正、テスト生成機能を提供します
OpenAIとMistralをサポートするMCPサーバーの実装で、Vercel AI SDKをベースに開発されています。
このプロジェクトは自然言語に基づくWhatsAppメッセージ送信とスケジュール設定システムを構築し、クライアント - サーバーアーキテクチャで実現しています。サーバーはMistralのLLMを使ってユーザーの意図を解析し、TwilioのAPIを呼び出してWhatsAppメッセージを送信します。
LOTUS - MCPは、MistralとGeminiの2つのAIモデルを統合し、統一インターフェース、コンテキスト共有、ツール統合を提供し、スマートルーティングとコスト最適化を実現するオープンソースのモデル調整プロトコルです。
Unichat MCP Serverは、MCPプロトコルを通じてOpenAI、MistralAIなどの複数のAIサプライヤーにリクエストを送信することをサポートするPythonサーバーで、コードレビュー、ドキュメント生成などの事前設定されたプロンプト機能を提供します。
React、Node.js、PostgreSQL、Mistral LLMをベースにしたフルスタックのスマートな病院予約管理システムで、手動とLLMスマートアシスタントの2つの操作モードを提供し、医師、患者の管理と予約機能をサポートします。
Unichat MCPサーバーは、TypeScriptで実装された多モデルチャットプロトコルサーバーで、MCPプロトコルを通じてOpenAI、MistralAIなどのAIプロバイダーにリクエストを送信でき、コードレビューやドキュメント生成などの事前定義されたプロンプト機能を提供します。
Mistral Vibe CLIをMCPサブエージェントとしてラップするサーバーで、Codexなどのツールを通じてVibeタスクを実行および再開でき、コスト監視とセッション管理機能を提供します。
Lizeurは、MCPプロトコルに基づくPDFコンテンツ抽出サーバーで、Mistral AIのOCR技術を利用してPDFを読みやすいMarkdownテキストに変換し、スマートキャッシュと高速統合をサポートします。