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1190亿参数的混合专家模型，支持可切换推理模式、多模态视觉输入和256k上下文窗口，兼具通用指令处理与复杂推理能力， latency优化减少40%完成时间，吞吐量提升3倍。
Mistral Small 4
Mistral Small 4是一款强大的混合模型，兼具通用指令模型和推理模型功能。它将Instruct、Reasoning（原Magistral）和Devstral三个不同模型家族的能力整合为单一统一模型。凭借1190亿总参数和每token激活65亿参数的混合专家架构，该模型在各类任务中均表现出色。
该模型具备多模态能力、高效架构和灵活模式切换特性，是适用于任何任务的通用型模型。在延迟优化配置下，端到端完成时间减少40%；在吞吐量优化配置下，每秒处理请求量是Mistral Small 3的3倍。支持文本和图像输入及文本输出，适用于文档理解、编码辅助、代理工作流和复杂推理任务。
模型支持快速即时回复模式与推理模式的切换，用户可根据任务复杂度在速度与深度间优化。256k上下文窗口、24种语言的多语言支持以及原生函数调用能力，使其成为企业应用、软件工程自动化、研究及通过微调实现定制化的理想选择。
特性
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 提供商 | Mistral AI |
| 架构 | Mistral3ForConditionalGeneration（MoE：128个专家，4个激活） |
| 参数 | 1190亿总参数（每token激活65亿） |
| 上下文长度 | 256k tokens |
| 支持语言 | 英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、日语、韩语、俄语、中文、阿拉伯语、波斯语、印尼语、马来语、尼泊尔语、波兰语、罗马尼亚语、塞尔维亚语、瑞典语、土耳其语、乌克兰语、越南语、印地语、孟加拉语 |
| 输入模态 | 文本、图像 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
使用Docker Model Runner运行模型
bashdocker model run mistral-small4-safetensors
有关更多信息，请查看Docker Model Runner文档。
基准测试
内部基准测试
Mistral Small 4支持按请求配置reasoning_effort：
- reasoning_effort="none"：日常任务的快速、轻量级响应，性能相当于Mistral Small 3.2 24B Instruct
- reasoning_effort="high"：复杂问题的深度逐步推理，详细程度与之前的Magistral模型相当
!内部基准测试对比
推理模型对比
!推理模型基准测试
外部基准测试
启用推理功能的Mistral Small 4在多个基准测试中表现竞争力，匹配或超越GPT-OSS 120B，同时生成显著更短的输出。该模型展示出卓越效率，尤其在减少输出长度的同时保持或提升性能。
AA LCR（准确率）：
!LCR基准测试
Mistral Small 4得分0.72，仅需1.6K字符，而Qwen模型需要3.5-4倍更多输出（5.8-6.1K）才能达到相当性能。
LiveCodeBench：
!LiveCodeBench结果
Mistral Small 4性能超越GPT-OSS 120B，同时生成20%更少输出，降低延迟和推理成本。
AIME 2025：
!AIME25结果
这种效率在所有基准测试中均降低了延迟、推理成本并改善了用户体验。
核心功能
- 混合专家（MoE）架构：128个专家，每token激活4个，实现高效计算
- 推理模式切换：通过测试时计算在快速即时回复与深度推理间切换
- 多模态视觉：分析图像并结合文本提供视觉内容见解
- 多语言支持：原生支持24种跨语言家族的语言
- 系统提示遵循：强大的系统提示支持和指令遵循能力
- 代理能力：具备原生函数调用和JSON输出的一流性能
- 大上下文窗口：256k token上下文长度，支持大规模文档处理
- 速度优化：相比之前版本，延迟降低40%，吞吐量提升3倍
- Apache 2.0许可证：开源许可证，支持商业和非商业使用
使用场景
Mistral Small 4适用于广泛应用场景：
- 软件工程：编码辅助、软件工程自动化和代码库探索
- 企业应用：通用聊天助手、文档理解和数据提取
- 代理工作流：带函数调用的多步骤任务自动化
- 研究领域：数学问题求解和研究辅助
- 文档分析：文本和图像的解析与提取
- 定制化：针对特定领域任务的微调
链接
- [***] Small 4新闻发布）
- [***] Face页面）
注意事项
- 推理努力设置：对于需要逐步推理的复杂任务，使用
reasoning_effort="high"；对于简单查询的快速响应，使用reasoning_effort="none" - 温度参数建议：
reasoning_effort="high"推荐温度0.7，reasoning_effort="none"根据任务适合0.0-0.7 - 硬件要求：1190亿参数（65亿激活）模型需要大量GPU内存，建议多GPU张量并行以获得最佳性能
- 量化选项：为提升效率，可考虑FP8检查点（已包含）、NVFP4量化或使用eagle head变体的推测解码
- 上下文窗口：虽支持256k token，但极长上下文可能影响延迟；对于超长文档，建议考虑分块策略
- 生产部署：对于生产工作负载，推荐使用vLLM作为推理引擎以获得最佳吞吐量和延迟
生成者
此模型卡片由https://github.com/docker/cagent-action%E8%87%AA%E5%8A%A8%E7%94%9F%E6%88%90%E3%80%82 想了解更多关于Docker Model Runner？查看项目仓库：https://github.com/docker/model-runner%E3%80%82
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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docker model pull ai/mistral-small4-safetensors:<标签>
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Gemma 4是Google DeepMind开发的开源多模态AI模型系列，支持文本、图像（小模型含音频）输入与文本输出，优化用于推理、编码和长上下文处理，提供E2B、E4B、26B A4B、31B四种尺寸，适配从移动设备到服务器的部署需求。
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