TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15212 · Oct 10

#typescript#agent#agent_platform#ai_plugins#chatbot#chatbot_framework#coze#coze_platform#generative_ai#go#kouzi#low_code_ai#multimodel_ai#no_code#rag#studio#typescript#workflow Coze Studio is an easy-to-use, all-in-one platform for building AI agents and apps without needing much coding. It offers visual tools to design, debug, and deploy AI projects quickly using drag-and-drop workflows, plugins, and large language models like GPT-4. You can create smart assistants, chatbots, or custom AI apps with ready templates and manage models, knowledge bases, and plugins in one place. It supports no-code and low-code development, making AI accessible to both beginners and professionals, saving you time and effort in building powerful AI solutions tailored to your needs. It also supports multi-model integration and easy deployment. https://github.com/coze-dev/coze-studio

Results

1 similar post found

Search: #mistralsmall4

当前筛选 #mistralsmall4清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9685 · 03/18/2026, 02:15 PM

⚡️Mistral выпустила Small 4. Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт, 🟡Архитектура MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов. По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза. Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели. 🟡Тесты Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов. На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K. Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200. Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI