Devstral Small 2 (24B)
Devstral Small 2 is a 24B Apache-2.0 model fine-tuned for software-engineering agents, built with All Hands AI. The model card reports 68.0% on SWE-bench Verified and 55.7% on SWE-…
IA europea para modelos de lenguaje: un catálogo de modelos alojados en la UE, un router consciente de políticas y una API compatible con OpenAI. Un catálogo. Una API. Una jurisdicción.
Las entradas de alojamiento describen endpoints configurados, no una prueba de capacidad de GPU en vivo. La inferencia simulada no ejecuta pesos de modelo y reporta dev-mock. Consulta el estado de implementación antes de usar. Estado →
Cada modelo que Europa ejecuta, en un solo lugar: fichas de modelos, proveedores, regiones de alojamiento, licencias, benchmarks y los documentos que los respaldan. Las fichas que no hemos verificado están marcadas como no verificadas.
Un endpoint compatible con OpenAI elige un modelo según tu política. La residencia, el presupuesto y las listas de permitidos se deciden antes de que la solicitud salga, y la decisión se escribe en la traza.
Inferencia propia en infraestructura que LLM EU opera o controla estrictamente, en regiones de la UE, bajo la legislación de la UE. Los pesos abiertos se pueden alojar bajo petición.
Devstral Small 2 is a 24B Apache-2.0 model fine-tuned for software-engineering agents, built with All Hands AI. The model card reports 68.0% on SWE-bench Verified and 55.7% on SWE-…
EuroLLM-1.7B-Instruct is the smallest model of the EuroLLM family, trained on 4 trillion tokens across the same 35 languages as the larger sizes. It is Apache-2.0 licensed and its …
EuroLLM-22B-Instruct (2512) is the largest released EuroLLM model, covering the same European language set as the 9B version. The model card states that long-context data sources w…
EuroLLM-9B-Instruct (2512) is the long-context revision of the EuroLLM 9B instruct model, trained for the 24 official EU languages plus Catalan, Galician, Turkish, Arabic, Chinese,…
Mistral Small 4 is an Apache-2.0 mixture-of-experts model with 119B total parameters and 6.5B activated per token. It accepts text and images and generates text over a 256k-token c…
Whisper large-v3 is OpenAI’s multilingual speech-recognition and speech-translation model with 1.54B parameters under the Apache-2.0 licence. It has a fixed 30-second receptive fie…
Cada endpoint tiene una región y una clase de alojamiento. Si tu política solo permite la UE y ningún endpoint de la UE puede atender la solicitud, la solicitud falla. No se envía silenciosamente a otro lugar.
| Clases de alojamiento | Clase de soberanía |
|---|---|
| de-ber Berlin, Germany — LLM EU operated |
EU-owned, EU-operated
Company and infrastructure both under EU law and EU ownership. |
| de-fra Frankfurt, Germany — LLM EU operated |
EU-owned, EU-operated
Company and infrastructure both under EU law and EU ownership. |
| fr-par Paris, France — EU operator |
EU-owned, EU-operated
Company and infrastructure both under EU law and EU ownership. |
Describe lo que necesitas — transcripción, texto legal en alemán, revisión de código, embeddings — y el router asigna la tarea a modelos que están documentados para ello en las regiones que permites.
Una ficha verificada muestra de dónde proviene la afirmación: documentación del proveedor o el texto de una licencia. Cuando no tenemos fuente, la ficha lo indica. Verificado es un estado de documentación, no un certificado legal.
El DPA es una plantilla sin firmar. Los detalles legales y el inventario de subencargados están incompletos. No se ha realizado ninguna prueba de penetración independiente.
Documentos y limitaciones actuales →Los proveedores corrigen sus propias fichas. Los investigadores envían evaluaciones que podemos citar. Si una ficha es incorrecta, la corrección es pública y está fechada.
Ponga de dos a cuatro modelos en paralelo según los campos que deciden un despliegue: contexto, precio, región, licencia, idiomas, alojamiento y qué está verificado.
Comparar →Una afirmación verificada en LLM EU indica de dónde procede: un documento que puede abrir o un valor registrado en la fila del endpoint.
Benchmarks →