Codestral Embed
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Mistral AI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- France
- Pubblicato
- 28 May 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Code generation, Code autocompletion, Retrieval-augmented generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- API access
- Codice di addestramento
- 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.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- The new state-of-the-art embedding model for code.
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Codestral Embed è stato pubblicato da Mistral AI, nel paese registrato come France, durante May 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di code generation, Code autocompletion, Retrieval-augmented generation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
Codestral Embed — domande comuni
Codestral Embed— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Codestral Embed— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Codestral Embed— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Codestral Embed— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Mistral AI, basato su France, un'organizzazione categorizzata come industry.
Codestral Embed— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2025.
Codestral Embed— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di code generation, Code autocompletion, Retrieval-augmented generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.