Moderation
Mistral Moderation 2
Mistral Moderation 2 ist ein Moderation-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text. Ausgabe: Klassifikation.
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ModerationShieldstral 1.0 ist ein Moderationsmodell von Mistral AI. Es liefert Signale für die Prüfung von Inhalten. Welche Aktion daraus folgt, legst du in einer eigenen Regel mit manueller Prüfung von Grenzfällen fest.
Wenn du lokal arbeiten möchtest, prüfe zuerst Lizenz, passende Laufzeit und den Speicherbedarf deiner Modellvariante. Offene Gewichte allein sagen noch nicht, ob dein Rechner dafür ausreicht.
Aktuell im HerstellerkatalogQuellenstand 2026-10-13
Mistral AI im Verzeichnis
Identität, Funktionen und Betrieb getrennt lesen. Die Angaben beziehen sich auf diese konkrete Version.
„Nicht bestätigt“ kennzeichnet eine offene Angabe. Es bedeutet weder „nicht vorhanden“ noch „unbegrenzt“.
| Hersteller | Mistral AI |
|---|---|
| Modellfamilie | Mistral · Ministral · Voxtral |
| Modell-/API-ID | shieldstral-1-0 |
| Status | Aktuell im Herstellerkatalog |
| Modellart | Moderation |
|---|---|
| Eingabe | Text, Bild |
| Ausgabe | Klassifikation |
| Kontext | 32.000 Tokens |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | Nicht bestätigt |
| Bereitstellung | Offene Gewichte; API zusätzlich verfügbar |
|---|---|
| Gewichte | Offene Gewichte dokumentiert |
| Lizenz | Apache 2.0 |
Die Grafik zeigt die im Profil dokumentierten Grenzen. Kontext und maximale Ausgabe sind keine addierbaren Budgets und keine Qualitätsbewertung. Zusätzliche Bedingungen stehen im Datenblatt.
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-13. Quellen zu diesem Profil ↓

Shieldstral 1.0 ist ein Moderation-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Klassifikation.
Definiere eine nachvollziehbare Richtlinie und freigegebene Testfälle. Ein Moderationsmodell ersetzt keine abschließende Beurteilung für sensible Entscheidungen. Eine interne KI-Richtlinie hält Zuständigkeit, Prüfweg und den Umgang mit unklaren Ergebnissen fest.
Vor einem lokalen Test zuerst Gewichteformat, Lizenz, Arbeitsspeicher und unterstützte Runtime prüfen. Notiere die genaue Modellversion. Ein Kurzname in der API kann später auf einen anderen Modellstand verweisen.
Lokaler Betrieb: Verfügbare Gewichte allein belegen nicht, dass dieses Modell auf deinem Rechner läuft. Speicherbedarf, Quantisierung, Kontext und unterstützte Hardware müssen zusammenpassen.
Leistung: Wir haben die Leistung dieses Modells hier nicht selbst gemessen. Nutze die Aufgabe unten, um es an deinen Anforderungen zu prüfen.
Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen.
Zugang: Offene Gewichte; API zusätzlich verfügbar. Prüfe vor einer Integration die für dein Konto und deine Region verfügbaren Endpunkte. Ein Eintrag im öffentlichen Katalog ist keine Bestätigung eines freigeschalteten Kontos.
Redaktionelle Testidee – noch nicht ausgeführt
Lege fünf unkritische Grenzfälle mit erwarteten Kategorien an. Prüfe falsche Alarme und übersehene Fälle getrennt.Quellenstand: 2026-10-13. Spezifikationen, Tarife und Zugang können sich ändern. Die Illustration zeigt den dokumentierten Datenweg, keine gemessene Leistung.
Shieldstral 1.0 ist ein Moderation-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Klassifikation. Hersteller: Mistral AI. Dokumentierte ID: shieldstral-1-0.
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Klassifikation. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Offene Gewichte sind dokumentiert. Die Lizenz Apache 2.0, unterstützte Runtime und benötigte Hardware musst du zusätzlich prüfen.
Kein bestätigter Einheitspreis im geprüften Quellenstand. Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen. Bei selbst betriebenen Gewichten kommen Hardware- und Betriebskosten hinzu.
Nein. Das Profil dokumentiert Herstellerangaben mit Quellenstand 2026-10-13. Die Testidee ist redaktionell formuliert und wurde hier nicht ausgeführt; sie ist keine Qualitätsgarantie.
Im dokumentierten Quellenstand: 32.000 Tokens. Beachte die Bedingungen der konkreten Modellversion und des verwendeten Endpunkts. Kontext ist keine Wortzahl und kein Nachweis, dass jede enthaltene Information zuverlässig verarbeitet wird.
Lege eine kleine Aufgabe mit bekanntem oder nachprüfbarem Ergebnis fest. Notiere Version, Eingabe und Einstellungen. Vergleiche die Ausgabe mit deinem Prüfkriterium und halte Fehler sowie tatsächliche Kosten getrennt fest. Die Testidee auf dieser Seite ist ein Vorschlag und wurde hier nicht als Modelltest ausgeführt.
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Mistral Moderation 2 ist ein Moderation-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text. Ausgabe: Klassifikation.