Mistral: Ministral 3 14B 2512

Mistral: Ministral 3 14B 2512 adalah model pembuatan teks dari Mistral, dirilis pada 2 Desember 2025. Ini adalah model terbesar dalam keluarga Ministral 3, dan Mistral menggambarkannya sebagai menawarkan kemampuan frontier dan performa yang sebanding dengan rekan yang lebih besar, Mistral Small 3.2 24B. Jika Anda sudah bekerja dengan model Mistral, model ini berada di bagian lini produk mereka yang lebih kecil dan lebih efisien sambil menargetkan tingkat kemampuan yang biasanya diasosiasikan dengan model yang lebih besar.

Model ini menerima teks dan gambar sebagai input dan mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 262,144 token, dan output maksimumnya adalah 209,715 token, sehingga input panjang dan generasi panjang keduanya praktis dalam satu permintaan. Karena model ini menangani input gambar bersama teks, model ini dapat bekerja pada tugas yang menggabungkan prompt dengan tangkapan layar, diagram, foto atau halaman hasil pindai, selama respons yang Anda butuhkan adalah teks tertulis.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup luas. Konteks panjang cocok untuk pekerjaan atas dokumen besar, basis kode, transkrip atau kumpulan laporan di mana Anda ingin model bernalar di seluruh bagiannya daripada sepotong demi sepotong. Input gambar membuatnya cocok untuk pemahaman dokumen, mengekstrak atau merangkum informasi dari tangkapan layar dan hasil pindai, serta menjawab pertanyaan yang didasarkan pada visual. Batas output yang besar membantu ketika jawabannya sendiri panjang, seperti draf lengkap, ekstraksi terstruktur atas banyak item, atau analisis terperinci. Tool calling dan structured outputs membuatnya dapat digunakan sebagai langkah penalaran di dalam agen atau pipeline yang perlu mengembalikan hasil yang dapat dibaca mesin.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "mistralai/ministral-14b-2512". Parameter permintaan yang didukung adalah frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools dan top_p. Dalam praktiknya itu berarti Anda dapat mengontrol sampling dengan temperature dan top_p, mengurangi atau mendorong pengulangan dengan parameter penalti, membatasi respons dengan max_tokens, menghentikan generasi pada urutan tertentu, dan menetapkan seed untuk hasil yang lebih dapat direproduksi. Untuk penggunaan terprogram, response_format dan structured_outputs memungkinkan Anda meminta output yang terbentuk, sementara tools dan tool_choice memungkinkan model memanggil fungsi yang Anda tentukan.

Tidak ada batasan yang dinyatakan dalam fakta selain pemisahan modalitas: input dapat menyertakan gambar, tetapi output hanya teks, jadi ini bukan model untuk menghasilkan gambar. Jika beban kerja Anda sepenuhnya teks dan Anda menginginkan opsi terkecil yang mampu, varian Ministral 3 yang lebih kecil mungkin lebih cocok, dan jika Anda memerlukan pembuatan gambar alih-alih pemahaman gambar, Anda akan memerlukan model yang sama sekali berbeda.