Характеристики

Размер весов: 47,1 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral3 · dense
Базовая модель: Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506
Библиотека: mlx
Опубликована: 21 июн 2025

Ссылки

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Конверсия 24-миллиардной инструкционной модели Mistral в формат MLX для диалогов и генерации текста на нескольких языках.

100скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 июн 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это конвертированная в формат MLX модель Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 от mlx-community, предназначенная для запуска на платформах Apple с MLX. В основе — плотная архитектура Mistral 3 с 24 млрд параметров; исходная модель поддерживает диалог по инструкциям, анализ изображений и вызов функций.

Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста по запросам на нескольких языках, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, португальский, итальянский, японский, корейский и китайский. Репозиторий содержит веса safetensors в формате MLX, полученные конвертацией исходной модели с помощью mlx-lm 0.25.2.

Лицензия — Apache-2.0. Карточка этого репозитория подтверждает текстовую генерацию; возможности анализа изображений и вызова функций указаны в описании базовой модели, поэтому их доступность в данной конверсии зависит от используемого MLX-инструментария.

Сценарии применения

диалоговый помощник на русском и других языках
генерация текста по инструкциям
ответы на вопросы в чат-приложении
локальный запуск языковой модели на устройстве Apple
прототипирование многоязычных LLM-приложений

Ограничения

Каталог подтверждает для этой конверсии задачу text-generation; обработка изображений и вызов функций описаны для базовой модели и могут зависеть от поддержки в MLX-инструментарии. Для запуска требуется MLX.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16

This model mlx-community/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16 was converted to MLX format from mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 using mlx-lm version 0.25.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: Mistral3ForConditionalGeneration
Ревизия весов: ef31987