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title: "Magistral Small en Europe : API conforme au RGPD"
description: "Magistral Small 1.2, le modèle de raisonnement ouvert de 24B de Mistral AI, hébergé en Europe sur inference.eu avec une API compatible OpenAI."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/magistral-small/"
language: "fr"
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Raisonnement · Mistral AI

# Utilisez Magistral Small en Europe via une API compatible OpenAI

Magistral Small est le modèle de raisonnement ouvert de Mistral AI à Paris : un modèle de 24 milliards de paramètres qui réfléchit avant de répondre et, depuis la version 1.2, comprend aussi les images. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI ou Anthropic, avec un traitement dans l'UE et sans usage de vos données pour l'entraînement.

[Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

1.  0124B
2.  02Centres de données dans l'UE
3.  03Apache 2.0

## Ce qu'est Magistral Small

Magistral Small 1.2, publié en septembre 2025 sous le nom Magistral-Small-2509, repose sur Mistral Small 3.2 et a été entraîné pour le raisonnement : d'abord par affinage supervisé sur des traces du plus grand Magistral Medium, puis par apprentissage par renforcement. C'est un modèle dense de 24 milliards de paramètres.

Avant de répondre, le modèle écrit son raisonnement entre des balises de réflexion dédiées, puis donne sa réponse finale. La version 1.2 ajoute un encodeur visuel pour raisonner aussi sur des images. La fenêtre de contexte est de 128 000 tokens, mais Mistral signale une possible baisse de qualité au-delà d'environ 40 000. Les poids sont sous licence Apache 2.0.

## Points forts et limites

Magistral Small excelle sur les problèmes qui gagnent à être traités étape par étape : mathématiques, logique, planification, vérification de calculs et justification d'une décision. Sa trace de raisonnement est lisible, utile quand vous devez montrer comment une réponse a été obtenue. Il parle des dizaines de langues, dont le français, l'allemand, l'italien, l'espagnol, le polonais et le portugais.

La réflexion coûte des tokens et du temps : ce n'est pas le bon choix pour une conversation simple ou de l'extraction. Les entrées très longues sont un point faible, vu la baisse au-delà de 40 000 tokens environ. Mistral Small 4 réunit désormais raisonnement, vision et code dans un modèle plus grand, souvent préférable pour un nouveau projet.

## Appeler Magistral Small via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI : les SDK OpenAI, LangChain, LlamaIndex et les autres outils compatibles fonctionnent sans changement. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle `magistral-small`.

Mistral recommande d'utiliser le prompt système par défaut du modèle, qui l'invite à réfléchir avant de répondre, avec `temperature` à 0,7 et `top_p` à 0,95. Prévoyez assez de marge dans `max_tokens` pour la trace de raisonnement et la réponse. Les images s'envoient en contenus `image_url`. Le format Messages d'Anthropic est aussi disponible.

## Un modèle de raisonnement français, traité dans l'UE

Magistral Small est conçu par Mistral AI en France, et sur inference.eu il est aussi hébergé dans l'Union européenne. Vos prompts, images, la trace de raisonnement et les réponses sont traités dans des centres de données de l'UE et ne servent jamais à entraîner un modèle.

Nous signons avec chaque client un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et partageons la liste de nos sous-traitants. La facturation se fait en euros. La licence Apache 2.0 autorise l'usage commercial sans limite d'utilisateurs ni de revenus : vous pouvez l'utiliser dans des produits payants, des outils internes et des services clients sans accord séparé avec Mistral.

## Magistral Small 1.2

Éditeur

Mistral AI

Origine

France

Type

Raisonnement

Paramètres

24B

Fenêtre de contexte

131 072 tokens

Licence

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

Sortie

septembre 2025

ID du modèle

magistral-small

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[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)
```

## Ce que les équipes en font

-   1

    ### Vérification de calculs et de plans

    Contrôler devis, plannings et calculs étape par étape, et signaler où un chiffre ou une hypothèse ne tient pas.

-   2

    ### Décisions explicables

    Accompagner chaque réponse d'un raisonnement écrit, pour les relecteurs qui doivent comprendre une recommandation.

-   3

    ### Soutien en mathématiques et sciences

    Résoudre des exercices de mathématiques, de physique ou d'ingénierie, y compris à partir d'une photo ou d'un schéma.

## Magistral Small 1.2 : questions fréquentes

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Cela dépend de votre traitement. Sur inference.eu, les requêtes vers Magistral Small sont traitées dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couvertes par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Vous disposez ainsi d'une base contractuelle.

Magistral Small 1.2 dispose de 128 000 tokens de contexte. Mistral indique que la qualité peut baisser au-delà d'environ 40 000 tokens : pour de très longs documents, découpez l'entrée ou choisissez un modèle à long contexte comme Mistral Small 4.

Oui. Magistral Small est publié sous licence Apache 2.0, qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans redevance, ni limite d'utilisateurs, ni seuil de chiffre d'affaires. Aucun accord séparé avec Mistral AI n'est nécessaire, même pour un produit payant.

Oui. Magistral écrit sa réflexion entre des balises dédiées avant la réponse finale. Vous pouvez l'afficher, la journaliser pour contrôle ou la masquer pour ne montrer que la réponse. Le raisonnement compte comme des tokens de sortie.

Oui, depuis la version 1.2. Magistral Small 1.2 possède un encodeur visuel et peut raisonner sur des photos, schémas et captures d'écran autant que sur du texte. Les images s'envoient au format OpenAI standard \`image\_url\`.

Mistral Small 4 réunit raisonnement, vision et code dans un modèle à mélange d'experts plus grand, avec 256 000 tokens de contexte : c'est le meilleur choix par défaut pour la plupart des nouveaux projets. Magistral Small reste pertinent pour un modèle dense et compact de 24B centré sur le raisonnement.

Ce sont deux modèles de raisonnement ouverts et compacts sous Apache 2.0. gpt-oss-20b est un modèle à mélange d'experts avec 3,6 milliards de paramètres actifs et un effort de raisonnement réglable. Magistral Small est dense, vient d'un laboratoire européen et lit les images. Testez-les sur vos tâches.

Mistral cite des dizaines de langues, dont le français, l'anglais, l'allemand, le grec, l'italien, le polonais, le portugais, le roumain, l'espagnol, le serbe, le turc, l'ukrainien, l'arabe, le chinois, le japonais et le coréen. Le modèle raisonne et répond dans la langue de la question.

Remplacez l'URL de base de votre client OpenAI par celle de l'API inference.eu, utilisez votre clé inference.eu et indiquez le modèle \`magistral-small\`. Prévoyez un \`max\_tokens\` plus élevé qu'avec un modèle sans raisonnement pour que la réflexion et la réponse tiennent.

Non. Les requêtes envoyées à inference.eu, y compris le raisonnement produit par le modèle, servent uniquement à générer votre réponse. Elles ne servent ni à entraîner ni à affiner Magistral ou un autre modèle, et ne sont pas transmises à Mistral AI.

[Poser une question](https://inference.eu/fr/contact/)

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