Mistral AI

Mistral Small 4

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
48
ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স

কমপ্যাক্ট 2026 প্রোডাকশন ইঞ্জিন combining 256K কনটেক্সট, লাইটওয়েট hybrid রিজনিং, নেটিভ ভিশন, এবং আল্ট্রা-দ্রুত থ্রুপুট.

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

প্রোভাইডার
Mistral AI
ক্যাটাগরি
open-source
রিলিজ তারিখ
2026-03
নলেজ কাটঅফ
January 2026
আর্কিটেকচার
Next-Gen Compact Multimodal Transformer
প্যারামিটার
24B
কনটেক্সট উইন্ডো
256K tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
16K tokens
ক্যাশড ইনপুট রেট
$0.03 / 1M tokens
ব্যাচ এপিআই ডিসকাউন্ট
50% off async batch
কনজিউমার সাবস্ক্রিপশন
Free / Self-Hosted
রিজনিং মোড
Yes (Chain-of-Thought)
রিজনিং এফোর্ট কন্ট্রোল
Configurable (Low / Med / High)
টুল ও ফাংশন কলিং
Yes
স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
Yes
ওপেন-ওয়েটস
Yes (Open Source / Self-Hostable)
ইনপুট মোডালিটি
text, vision
আউটপুট মোডালিটি
text
অফিশিয়াল ডকুমেন্টেশন
প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন দেখুন ↗

ডেটা প্রাইভেসি, লাইসেন্স ও ডিপ্লয়মেন্ট নীতিমালা

API ডেটা ট্রেইনিং পলিসি
জিরো ডেটা শেয়ারিং (নিজস্ব সার্ভারে ১০০% লোকাল প্রাইভেসি)
মডেল লাইসেন্স ও কমার্শিয়াল রাইটস
Permissive Open-Weights (Apache 2.0 / MIT Commercial)
ডিপ্লয়মেন্ট ও ক্লাউড এন্ডপয়েন্ট
লোকাল GPU (Ollama/vLLM), AWS/GCP/Azure এবং ম্যানেজড API
আউটপুট কপিরাইট ও মালিকানা
জেনারেটেড আউটপুটের পূর্ণ বাণিজ্যিক মালিকানা ব্যবহারকারীর

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API কোটা ও এজেন্টিক সক্ষমতা

একই পেজে একাধিক মডেলের সাথে তুলনা করুন →
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK String)
mistral-small-4-latest
সাপোর্টেড SDK ও API প্রোটোকল
OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ লাইফসাইকেল ও ডেপ্রিকেশন স্ট্যাটাস
সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2028 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত)
প্রোডাকশন রেট লিমিট (RPM ও TPM কোটা)
Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং টিয়ার (>128K / >200K)
পূর্ণ 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL পলিসি
ক্যাশড ইনপুট রেট $0.03/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ ও ব্রাউজার GUI এজেন্ট
API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
MCP প্রোটোকল ও প্যারালাল টুল কলিং
নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
বিল্ট-ইন ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স
এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
ফাইন-টিউনিং ও ডিস্টিলেশন সুবিধা
পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেনাইজেশন হিসাব
টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
ওয়েটস প্রিসিশন ও কোয়ান্টাইজেশন ফরম্যাট
BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0)
ন্যূনতম GPU VRAM রিকোয়ারমেন্ট
15 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 52 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেলফ-হোস্টেড ইনফারেন্স ইঞ্জিন
vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI
সিস্টেম কার্ড ও সেফটি ক্লাসিফিকেশন
Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (SOC2 / HIPAA / ZDR)
১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইঞ্জিনিয়ারিং ও প্রাইসিং ওয়ার্কবেঞ্চ

Mistral Small 4: খরচ, কনটেক্সট, হার্ডওয়্যার ও কোড ইন্টিগ্রেশন

500 / দিন
4,000 tok
1,000 tok
মাল্টি-টার্ন চ্যাট ডেপথ (কনটেক্সট রি-বিলিং):১ টার্ন (সিঙ্গেল প্রম্পট)
50%
আনুমানিক মাসিক API খরচ (৩০ দিন)
$8.40$10.50
মাসিক সাশ্রয়: $2.10 (Caching/Batch)
সাবস্ক্রিপশন ($20/মাস) বনাম API

আপনার ব্যবহারে API পে-অ্যাজ-ইউ-গো বেশি সাশ্রয়ী ($11.60/মাস বাঁচবে)।

ব্রেক-ইভেন পয়েন্ট: দৈনিক ~1,190 টি মেসেজে API খরচ $20/মাস এর সমান হয়।

একই কাজের ভলিউমে শীর্ষ বিকল্প মডেলগুলোর মাসিক খরচ তুলনা

Mistral Small 4 (Active)
$8.40
প্রতি মাসে
Gemini 2.5 Flash
$18.00
প্রতি মাসে
DeepSeek V3
$32.70
প্রতি মাসে
GPT-4o
$300.00
প্রতি মাসে
Claude 3.7 Sonnet
$405.00
প্রতি মাসে

লাইভ প্রম্পট টোকেন কাউন্টার (BPE Tokenizer)

আপনার সিস্টেম প্রম্পট, JSON বা কোড পেস্ট করে তাৎক্ষণিক টোকেন সংখ্যা ও খরচ দেখুন।

Chars / Words
175 / 24
OpenAI o200k
~46 tok
Claude BPE
~49 tok
Llama / DeepSeek
~51 tok

হাইব্রিড মডেল রাউটিং ক্যাসকেড সাশ্রয় (Cascade Router)

সাধারণ প্রশ্নগুলো ফাস্ট রাউটার মডেলে (Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 Nano) পাঠিয়ে শুধুমাত্র জটিল টাস্ক Mistral Small 4-এ পাঠালে মাসিক খরচ কত কমে দেখুন:

ক্যাসকেড মাসিক বিল:$15.60/mo
এই মডেলটি ইতিমধ্যে আল্ট্রা-লো-কস্ট বা ফ্রি টিয়ারে রয়েছে।

বেঞ্চমার্ক ফলাফল ও ৬-অক্ষের সক্ষমতা রাডার

বেঞ্চমার্ক এনসাইক্লোপিডিয়া
কোডিং (51)রিজনিং (64)জ্ঞান (MMLU) (78)স্পিড (80)কনটেক্সট (85)সাশ্রয় (94)
Mistral Small 4ফ্রন্টিয়ার গড় (Median)
SWE-bench Verified
44.5%
GPQA Diamond
56%
MMLU-Pro
78%
HumanEval
88%
Terminal-Bench
38%
AIME
66%
Long-Context Reasoning
80%
Chatbot Arena Elo
1315pts

শক্তিশালী দিকসমূহ

  • Colossal 256K কনটেক্সট উইন্ডো মধ্যে কমপ্যাক্ট 24B ওপেন framework
  • Blazing 120 টোকেন/sec গতি সহ 340ms সময়-প্রতি-প্রথম-টোকেন
  • Integrated hybrid রিজনিং effort এবং নেটিভ ভিজ্যুয়াল অনুধাবন

সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়

  • Outperformed দ্বারা ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার ফ্ল্যাগশিপ titans এর ওপর গবেষণা-level physics
  • ভিজ্যুয়াল রেজোলিউশন সীমিত প্রতি মানদণ্ড নথি tiles

সম্পাদকীয় মূল্যায়ন

benchmark মানদণ্ড এর জন্য উচ্চ-গতি, স্বল্প-খরচ ওপেন মাল্টিমোডাল AI মধ্যে 2026.

সবচেয়ে উপযুক্ত: উচ্চ-ভলিউম এজেন্ট orchestration, স্বল্প-খরচ নথি parsing, এবং এজ ডিপ্লয়মেন্টসমূহ

Mistral Small 4 সম্পর্কে সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

Mistral Small 4-এর API প্রাইসিং ও প্রম্পট ক্যাশিং খরচ কত?+

Mistral AI-এর Mistral Small 4 ব্যবহারের খরচ প্রতি ১০ লক্ষ (1M) ইনপুট টোকেনে $0.1 এবং প্রতি ১০ লক্ষ আউটপুট টোকেনে $0.3। প্রম্পট ক্যাশিং ব্যবহার করলে ইনপুট খরচ কমে প্রতি ১M টোকেনে $0.03 হয় এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যাচ API-তে 50% পর্যন্ত ছাড় পাওয়া যায়।

Mistral Small 4-এর জন্য $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ভালো নাকি Pay-As-You-Go API?+

আপনি যদি শুধুমাত্র ব্যক্তিগত চ্যাট, রিসার্চ বা কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট হিসেবে ব্যবহার করেন, তবে ফিক্সড $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ঝুঁকিমুক্ত। কিন্তু আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেন বা কম ভলিউমে (মাসে $20-এর কম টোকেন) ব্যবহার করেন, তবে প্রম্পট ক্যাশিংসহ API পে-অ্যাজ-ইউ-গো অনেক বেশি সাশ্রয়ী।

Mistral Small 4-এর কনটেক্সট উইন্ডোতে কত শব্দ বা পৃষ্ঠা ধরে?+

Mistral Small 4-এর কনটেক্সট উইন্ডো হলো 256K tokens, যা প্রায় 192,000টি ইংরেজি শব্দ বা প্রায় 512 পৃষ্ঠার স্ট্যান্ডার্ড ডকুমেন্টের সমান। এক বারে এর সর্বোচ্চ আউটপুট সীমা 16,384 টোকেন।

Mistral Small 4 কি ওপেন-ওয়েটস এবং নিজের GPU-তে লোকালি চালানো যাবে?+

হ্যাঁ, Mistral Small 4 একটি ওপেন-ওয়েটস (24B) মডেল। আপনি Ollama, vLLM বা llama.cpp ব্যবহার করে নিজের GPU বা লোকাল সার্ভারে এটি ডাউনলোড করে চালাতে পারবেন।

Mistral Small 4 API-তে পাঠানো ডেটা কি মডেল ট্রেইনিংয়ে ব্যবহার করা হয়?+

জিরো ডেটা শেয়ারিং (নিজস্ব সার্ভারে ১০০% লোকাল প্রাইভেসি)। লাইসেন্সের ধরন: Permissive Open-Weights (Apache 2.0 / MIT Commercial)। ডেভেলপাররা জেনারেটেড আউটপুট বাণিজ্যিক কাজে ব্যবহার করতে পারেন।

কোডিং ও রিজনিং বেঞ্চমার্কে Mistral Small 4-এর স্কোর কত?+

Mistral Small 4-এর কম্পোজিট ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স 48/100। বেঞ্চমার্কের মধ্যে SWE-bench Verified-এ 44.5%, GPQA Diamond-এ 56%, MMLU-Pro-তে 78% এবং Arena Elo-তে 1315 স্কোর অর্জন করেছে।

Mistral Small 4 কোন কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?+

Mistral Small 4 মূলত উচ্চ-ভলিউম এজেন্ট orchestration, স্বল্প-খরচ নথি parsing, এবং এজ ডিপ্লয়মেন্টসমূহ-এর জন্য সবচেয়ে কার্যকর। সম্পাদকীয় মূল্যায়ন: benchmark মানদণ্ড এর জন্য উচ্চ-গতি, স্বল্প-খরচ ওপেন মাল্টিমোডাল AI মধ্যে 2026.

সম্পর্কিত এআই পরিভাষা ও গ্লোসারি

সব পরিভাষা দেখুন →

Mistral Small 4-এর আর্কিটেকচার ও বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত মূল পরিভাষাসমূহ:

টোকেন (Token)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যে ক্ষুদ্রতম টেক্সট এককে ডেটা প্রসেস করে, যা সাধারণত ৩ থেকে ৪টি ইংরেজি অক্ষর বা প্রায় ০.৭৫ শব্দের সমান। উদাহরণস্বরূপ: "Artificial intelligence is fast" বাক্যটি প্রায় ৫টি টোকেনে বিভক্ত হয়।

বেঞ্চমার্ক (Benchmark)

একটি প্রমিত ও নিয়ন্ত্রিত টেস্ট স্যুট যার মাধ্যমে বিভিন্ন এআই মডেলের কর্মক্ষমতা বস্তুনিষ্ঠভাবে পরিমাপ ও তুলনা করা হয়; যেমন কোডিংয়ের জন্য SWE-bench, গণিতের জন্য AIME এবং সাধারণ জ্ঞানের জন্য MMLU।

কনটেক্সট উইন্ডো (Context Window)

একটি এআই মডেল একক অনুরোধে যে সর্বোচ্চ সংখ্যক টোকেন ইনপুট হিসেবে পড়তে এবং আউটপুট হিসেবে লিখতে পারে। ১,০০০,০০০ টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো একবারে প্রায় ৭৫০,০০০ ইংরেজি শব্দ ধারণ করতে সক্ষম।

রিজনিং মডেল (Reasoning Model)

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মাধ্যমে বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত এআই মডেল, যা দ্রুত অনুমানের বদলে সময় নিয়ে গভীরভাবে যুক্তি বিশ্লেষণ করে জটিল গণিত, বিজ্ঞান ও সফটওয়্যার আর্কিটেকচার সমস্যা সমাধান করে। যেমন: OpenAI o3 ও DeepSeek R1।

চেইন অব থট (Chain-of-Thought / CoT)

একটি ধারাবাহিক চিন্তন কৌশল যেখানে এআই মডেল চূড়ান্ত উত্তর দেওয়ার পূর্বে ধাপে ধাপে অন্তর্বর্তী যুক্তি ও গণনা প্রদর্শন করে। OpenAI o3 এবং DeepSeek R1 জটিল গণিত ও কোডিং সমাধানে এই পদ্ধতি প্রয়োগ করে।

টুল কলিং (Tool Calling)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের এমন সক্ষমতা যার মাধ্যমে এটি বুঝতে পারে কখন বাইরের তথ্য বা ক্রিয়া প্রয়োজন এবং কাঠামোগত JSON আর্গুমেন্ট তৈরি করে ক্যালকুলেটর, ওয়েব সার্চ বা ডেটাবেস ফাংশন আহ্বান করে।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Mistral AI 2026 Lineup Announcement (March 2026)↗