Mistral: Ministral 3 3B 2512

ميسترال: Ministral 3 3B 2512 هو نموذج توليد نصوص من ميسترال، صدر في 2 ديسمبر 2025. وهو أصغر عضو في عائلة Ministral 3، التي تصفها ميسترال كسلسلة من نماذج اللغة الصغيرة الفعالة. معرّف النموذج على api14 هو mistralai/ministral-3b-2512، وفئته الرئيسية هي النصوص.

يقبل النموذج مدخلات نصية ومدخلات صور وينتج مخرجات نصية، لذا يمكنه التعامل مع المطالبات اللغوية العادية والمطالبات التي تتضمن صورا. تبلغ نافذة السياق لديه 131,072 رمزا، والحد الأقصى للمخرجات 104,857 رمزا، ما يعني أنه يمكنك إرسال مستندات طويلة أو محادثات طويلة مع إبقاء مساحة لاستجابة مولدة كبيرة. تشمل معاملات الطلب المدعومة temperature و top_p و frequency_penalty و presence_penalty و max_tokens و stop و seed و response_format و structured_outputs و tools و tool_choice. ويعني وجود tools و tool_choice أنه يمكنه المشاركة في تدفقات استدعاء الدوال أو استخدام الأدوات، كما يتيح structured_outputs مع response_format طلب استجابات قابلة للقراءة آليا بدلا من نص حر.

ولأنه يتعامل مع النصوص والصور معا، تشمل الاستخدامات العملية وصف الصور أو استخراج المعلومات منها، والإجابة عن أسئلة حول لقطات الشاشة أو المخططات، والمطالبات المختلطة حيث تصاحب الصورة تعليمات مكتوبة. وتجعله سياقته الطويلة مناسبا لتلخيص المستندات الطويلة، أو العمل عبر سجلات محادثات مطولة، أو معالجة دفعات كبيرة من النصوص في طلب واحد. ودعم الأدوات يجعله مرشحا لتدفقات العمل بنمط الوكلاء حيث يقرر النموذج متى يستدعي دالة خارجية، كما تساعد المخرجات المهيكلة عندما تحتاج النتيجة إلى التغذية في برنامج آخر، مثل ملء كائن JSON أو مخطط ثابت. كما تناسب المخرجات القصوى الكبيرة المهام التي تتطلب إجابات مولدة طويلة، مثل صياغة التقارير أو توسيع الملاحظات إلى نص كامل.

يمكنك استدعاء النموذج عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج mistralai/ministral-3b-2512 بالطريقة نفسها التي تستدعي بها أي نقطة نهاية أخرى بنمط chat completions. اضبط حقل model على هذا المعرّف، وقدّم رسائلك، وأضف أي من المعاملات المدعومة التي تحتاجها: temperature و top_p و frequency_penalty و presence_penalty و max_tokens و stop و seed و response_format و structured_outputs و tools و tool_choice. ولأن الواجهة متوافقة مع OpenAI، فإن مكتبات عميل OpenAI الحالية وأشكال الطلبات تعمل عموما دون تغييرات، ما يبقي جهد الانتقال منخفضا.

وبما أن هذا أصغر نموذج في عائلته، فهو خيار معقول عندما تكون زمن الاستجابة أو معدل النقل أهم من أقصى عمق في الاستدلال. أما المهام التي تحتاج استدلالا أثقل أو تخطيطا أكثر تعقيدا متعدد الخطوات، فقد يكون نموذج أكبر في العائلة نفسها أو من مزوّد آخر أنسب. لا تذكر الحقائق هنا نتائج معايير، لذا قيّمه مقابل عبء عملك الخاص قبل الالتزام به.