Codestral Embed
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Mistral AI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- France
- Publicado
- 28 May 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Code generation, Code autocompletion, Retrieval-augmented generation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Codestral Embed is available on our API under the name `codestral-embed-2505` at a price of $0.15 per million tokens. It is also available on our batch API at a 50% discount. For on-prem deployments, please contact us to connect with our applied AI team.
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Confianza de registro
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- The new state-of-the-art embedding model for code.
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
Codestral Embed fue publicado por Mistral AI, en el país registrado como France, durante May 2025. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de code generation, Code autocompletion, Retrieval-augmented generation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
Codestral Embed — preguntas comunes
Codestral Embed— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Codestral Embed— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Codestral Embed— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Codestral Embed— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Mistral AI, basado en France, una organización categorizada como industry.
Codestral Embed— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2025.
Codestral Embed— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de code generation, Code autocompletion, Retrieval-augmented generation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.