---
title: "Magistral Small DSGVO-konform in der EU nutzen"
description: "Magistral Small 1.2, das offene 24B-Reasoning-Modell von Mistral AI, auf inference.eu über eine OpenAI-kompatible API nutzen, verarbeitet in der EU."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/magistral-small/"
language: "de"
---

Reasoning · Mistral AI

# Magistral Small in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen

Magistral Small ist das offene Reasoning-Modell des Pariser KI-Unternehmens Mistral AI: ein Modell mit 24 Milliarden Parametern, das Aufgaben vor der Antwort durchdenkt und seit Version 1.2 auch Bilder versteht. Auf inference.eu rufen Sie es im OpenAI- oder Anthropic-Format auf, verarbeitet in Rechenzentren in der EU und nie zum Training genutzt.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Beispielanfrage](#example)

1.  0124B
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03Apache 2.0

## Was Magistral Small ist

Magistral Small 1.2, veröffentlicht im September 2025 als Magistral-Small-2509, basiert auf Mistral Small 3.2 und wurde gezielt für Reasoning weitertrainiert: zunächst mit überwachtem Feintuning auf Denkprotokollen des größeren Magistral Medium, dann mit Reinforcement Learning. Es ist ein dichtes Modell mit 24 Milliarden Parametern.

Vor der Antwort schreibt das Modell seinen Lösungsweg zwischen speziellen Denk-Tags auf und gibt danach die endgültige Antwort. Version 1.2 ergänzt einen Vision-Encoder, sodass es auch über Bilder nachdenken kann. Das Kontextfenster umfasst 128.000 Tokens, laut Mistral kann die Leistung jenseits von etwa 40.000 nachlassen. Lizenz: Apache 2.0.

## Stärken und Grenzen

Magistral Small ist stark bei Aufgaben, die von schrittweisem Denken profitieren: Mathematik, Logik, Planung, Prüfen von Berechnungen und Begründen von Entscheidungen. Der Lösungsweg ist lesbar, was hilft, wenn Sie zeigen müssen, wie eine Antwort zustande kam. Es beherrscht Dutzende Sprachen, darunter Deutsch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Polnisch und Portugiesisch, und bleibt dank seiner Größe vergleichsweise schlank.

Nachdenken kostet Tokens und Zeit, für einfachen Chat oder Datenextraktion ist es daher die falsche Wahl. Sehr lange Eingaben sind wegen des Leistungsabfalls ab etwa 40.000 Tokens eine Schwachstelle. Mistral Small 4 vereint inzwischen Reasoning, Bilder und Code in einem größeren Modell und ist für neue Projekte oft die bessere Standardwahl.

## Magistral Small über die API aufrufen

inference.eu verwendet das OpenAI-Anfrageformat. Die OpenAI-SDKs, LangChain, LlamaIndex und andere kompatible Werkzeuge funktionieren daher unverändert. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell `magistral-small` ein.

Mistral empfiehlt den Standard-Systemprompt des Modells, der es zum Nachdenken vor der Antwort anleitet, sowie `temperature` 0,7 und `top_p` 0,95. Planen Sie bei `max_tokens` genug Platz für Denkprotokoll und Antwort ein. Bilder übergeben Sie als `image_url`\-Inhalte. Auch das Anthropic-Messages-Format steht bereit.

## Ein französisches Reasoning-Modell, verarbeitet in der EU

Magistral Small wird von Mistral AI in Frankreich entwickelt, und auf inference.eu läuft es ebenfalls in der Europäischen Union. Ihre Prompts, Bilder, das Denkprotokoll und die Antworten werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet und nie zum Training eines Modells verwendet.

Mit jedem Kunden schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und stellen unsere Liste der Unterauftragsverarbeiter bereit. Abgerechnet wird in Euro. Die Apache-2.0-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung ohne Nutzer- oder Umsatzgrenzen. Sie können das Modell also in kostenpflichtigen Produkten, internen Werkzeugen und Kundendiensten einsetzen, ohne gesonderte Vereinbarung mit Mistral.

## Magistral Small 1.2

Anbieter

Mistral AI

Herkunft

Frankreich

Typ

Reasoning

Parameter

24B

Kontextfenster

131.072 Tokens

Lizenz

[Apache 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)

Veröffentlicht

September 2025

Modell-ID

magistral-small

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[huggingface.co](https://huggingface.co/mistralai/Magistral-Small-2509)

magistral-small · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="magistral-small",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Wofür Teams es einsetzen

-   1

    ### Berechnungen und Pläne prüfen

    Angebote, Zeitpläne und Kalkulationen Schritt für Schritt prüfen und zeigen, wo eine Zahl oder Annahme nicht aufgeht.

-   2

    ### Nachvollziehbare Entscheidungen

    Zu jeder Antwort einen schriftlichen Lösungsweg erzeugen, für Prüfer, die sehen müssen, warum eine Empfehlung zustande kam.

-   3

    ### Nachhilfe in Mathematik und Technik

    Aufgaben aus Mathematik, Physik oder Ingenieurwesen durchrechnen, auch wenn sie als Foto oder Skizze vorliegen.

## Magistral Small 1.2: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Das hängt von Ihrer Verarbeitung ab. Auf inference.eu werden Anfragen an Magistral Small in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht zum Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO samt Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Damit haben Sie eine vertragliche Grundlage für personenbezogene Daten.

Magistral Small 1.2 hat ein Kontextfenster von 128.000 Tokens. Laut Mistral kann die Leistung jenseits von etwa 40.000 Tokens nachlassen. Bei sehr langen Dokumenten erzielen Sie daher oft bessere Ergebnisse, wenn Sie die Eingabe aufteilen oder Mistral Small 4 wählen.

Ja. Magistral Small steht unter der Apache-2.0-Lizenz, die kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe ohne Gebühren, Nutzergrenzen oder Umsatzschwellen erlaubt. Eine gesonderte Vereinbarung mit Mistral AI ist auch für kostenpflichtige Produkte nicht erforderlich.

Ja. Magistral schreibt sein Nachdenken zwischen Denk-Tags vor die endgültige Antwort. Sie können es Nutzern zeigen, zur Prüfung protokollieren oder ausblenden und nur die Antwort anzeigen. Beachten Sie, dass der Lösungsweg als Ausgabe-Tokens zählt.

Ja, ab Version 1.2. Magistral Small 1.2 hat einen Vision-Encoder und kann über Fotos, Diagramme und Screenshots ebenso nachdenken wie über Text. Bilder übergeben Sie im üblichen OpenAI-Format \`image\_url\`, gemeinsam mit Ihrer Frage.

Mistral Small 4 vereint Reasoning, Bilder und Code in einem größeren Mixture-of-Experts-Modell mit 256.000 Tokens Kontext und ist für die meisten neuen Projekte die bessere Standardwahl. Magistral Small bleibt sinnvoll, wenn Sie ein kompaktes, dichtes 24B-Modell mit Fokus auf Reasoning wollen.

Beide sind kompakte offene Reasoning-Modelle unter Apache 2.0. gpt-oss-20b ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 3,6 Milliarden aktiven Parametern und einstellbarem Denkaufwand. Magistral Small ist dicht, stammt aus Europa und versteht Bilder. Testen Sie beide mit Ihren Aufgaben.

Mistral nennt Dutzende Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Französisch, Griechisch, Italienisch, Polnisch, Portugiesisch, Rumänisch, Spanisch, Serbisch, Türkisch, Ukrainisch, Arabisch, Chinesisch, Japanisch und Koreanisch. Das Modell denkt und antwortet in der Sprache der Frage.

Ändern Sie die Base-URL Ihres OpenAI-Clients auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen Sie als Modell \`magistral-small\`. Wählen Sie \`max\_tokens\` höher als bei Modellen ohne Reasoning, damit Lösungsweg und Antwort hineinpassen.

Nein. Anfragen an inference.eu, einschließlich des vom Modell erzeugten Lösungswegs, dienen nur dazu, Ihre Antwort zu erzeugen. Sie werden nicht zum Training oder Feintuning von Magistral oder anderen Modellen genutzt und nicht an Mistral AI weitergegeben.

[Frage stellen](https://inference.eu/de/kontakt/)

## Verwandte Seiten

[Alle Modelle](https://inference.eu/de/modelle/#directory)

-   [Mistral Small 4 119BMistral Small 4 119B vom französischen KI-Labor Mistral AI auf inference.eu: Reasoning, Bilder und Code in einem Modell, Verarbeitung in der EU.Chat](https://inference.eu/de/modelle/mistral-small-4-119b/)
-   [Devstral Small 2Devstral Small 2, das offene 24B-Coding-Modell von Mistral AI, auf inference.eu: OpenAI- und Anthropic-API, Verarbeitung in Rechenzentren in der EU.Code](https://inference.eu/de/modelle/devstral-small-2/)
-   [gpt-oss-20bOpenAIs kompaktes Open-Weight-Reasoning-Modell gpt-oss-20b auf inference.eu: OpenAI-API-Format, Verarbeitung in Rechenzentren in der EU, Abrechnung in Euro.Reasoning](https://inference.eu/de/modelle/gpt-oss-20b/)
-   [Qwen3.8 27BQwen3.8 27B auf inference.eu: dichtes offenes KI-Modell mit Bild- und Videoeingabe, einstellbarem Reasoning und 256K Kontext, OpenAI-kompatibel, in der EU.Reasoning](https://inference.eu/de/modelle/qwen3-8-27b/)

## Verlagern Sie Ihre KI-Workloads auf europäische Infrastruktur

Sagen Sie uns, welche Modelle Sie nutzen und wie viel Verkehr Sie ungefähr haben. Wir antworten innerhalb eines Werktags mit Preisen und nächsten Schritten.

-   Antwort innerhalb eines Werktags
-   Preise für Ihr Volumen
-   AV-Vertrag unterschriftsreif