Перейти к содержанию

← Mistral AI

LLM-модели / Mistral AI

Mistral Embed 2312: векторные эмбеддинги для поиска и RAG

Mistral Embed 2312 это специализированная модель от Mistral AI для создания векторных представлений текста, оптимизированная для семантического поиска и RAG систем.

Mistral AI Контекст 8K Вход: текст $0.100 / 1М вход

Что это

Mistral Embed 2312 разработана компанией Mistral AI в конце 2023 года. Модель преобразует текстовые данные в 1024-мерные векторы (эмбеддинги), которые эффективно улавливают смысловые связи между словами и фразами. Это позволяет системам понимать не только ключевые слова, но и общий контекст запросов.

Что умеет

Модель отлично подходит для задач, где важен глубокий семантический анализ текста. Она эффективно работает в системах семантического поиска, улучшая релевантность результатов, а также является ключевым компонентом для Retrieval-Augmented Generation (RAG) систем, позволяя им находить наиболее подходящие документы для генерации ответов. Высокое качество эмбеддингов обеспечивает точное сопоставление запросов и документов.

Кому подходит

Подходит для разработчиков и компаний, создающих поисковые системы, рекомендательные сервисы, чат-боты и другие приложения, где требуется глубокое понимание текстовых данных и извлечение релевантной информации.

Характеристики

Параметр Значение
Провайдер Mistral AI
Контекст 8 192 токенов
Вход текст
Выход embeddings
Цена входа $0.100 / 1М токенов
Цена выхода бесплатно
Вызов инструментов (tools) нет
Режим рассуждения нет
Появилась Октябрь 2025
Обновлено 11 июн 2026

Где запустить: провайдеры

Модель раздаётся через 1 провайдер. Контекст, цены за 1М токенов и аптайм по провайдерам:

Провайдер Контекст Макс. вывод Вход $/1М Выход $/1М Аптайм
Mistral 8K - $0.100 бесплатно 100.0%

Доступ из России

Mistral Embed 2312 доступна через агрегаторы API, такие как OpenRouter. Для использования из России потребуется аккаунт на платформе-агрегаторе и возможность оплаты иностранной картой или через посредников. Прямого доступа из РФ к API Mistral AI может не быть, поэтому агрегаторы являются основным способом работы с моделью.

Похожие модели

OpenAI Embeddings · Cohere Embed · BGE Large · E5 Large

Открыть на OpenRouter

Попробуйте ENGRAM на своих данных

Нейросеть на ваших встречах, документах и переписке: отвечает со ссылкой на источник. Это ваша вторая память на базе ИИ. Данные хранятся в России, старт бесплатный.

Зарегистрироваться бесплатно
Обучаем команды работе с нейросетями под ваши процессы. Узнать о корпоративном обучении