Какова размерность векторов у Mistral Embed?

Модель генерирует векторы размерностью 1024, что обеспечивает оптимальный баланс между точностью поиска и производительностью хранилища.

Подходит ли модель для создания чат-ботов?

Mistral Embed используется не для генерации ответов, а для поиска релевантной информации в базе знаний, которую затем использует чат-бот.

Какой максимальный объем текста можно передать за один раз?

Модель поддерживает контекстное окно до 8192 токенов, позволяя индексировать достаточно объемные документы или статьи.

Mistral: Mistral Embed 2312

MIMistralaiОбновлено: 31 октября 2025 г.

Mistral Embed — это специализированная модель для создания текстовых эмбеддингов с размерностью 1024, оптимизированная для задач семантического поиска. Она эффективно обрабатывает контекст до 8192 токенов, обеспечивая высокую точность в RAG-системах.

Использовать через API

Метрики

Вход

13 ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

8k tokens

Параметры

Релиз

31 октября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_p

Технический обзор

Mistral Embed — это специализированная модель встраивания для текстовых данных, оптимизированная для семантического поиска и приложений RAG. Разработанная компанией Mistral AI в конце 2023 года, она генерирует векторы размерностью 1024, которые эффективно фиксируют семантические связи в тексте. На платформе alltokens модель доступна для интеграции в современные системы обработки естественного языка.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация