Ministral 3
2025-12-02 · Éditeur : Mistral AI · Domaine : Intelligence Artificielle
Mistral AI publie Ministral 3, une gamme de modèles denses de 3B, 8B et 14B paramètres, multimodaux, multilingues et sous licence Apache 2.0, en variantes base, instruct et raisonnement, pensée pour l'edge et le local.
Ce qui change
- Trois tailles (3B, 8B, 14B), chacune en base, instruct et raisonnement, avec compréhension d'images.
- Selon l'éditeur, le meilleur rapport coût/performance des modèles ouverts, avec des versions instruct produisant souvent un ordre de grandeur de tokens en moins.
- Variante raisonnement du 14B à 85 % sur AIME 2025.
- Optimisation NVIDIA pour DGX Spark, PC RTX et Jetson.
Mistral AI publie Ministral 3, une gamme de modèles denses de 3B, 8B et 14B paramètres, multimodaux, multilingues et sous licence Apache 2.0, en variantes base, instruct et raisonnement, pensée pour l'edge et le local. ### Ce qui change - Trois tailles (3B, 8B, 14B), chacune en base, instruct et raisonnement, avec compréhension d'images. - Selon l'éditeur, le meilleur rapport coût/performance des modèles ouverts, avec des versions instruct produisant souvent un ordre de grandeur de tokens en moins. - Variante raisonnement du 14B à 85 % sur AIME 2025. - Optimisation NVIDIA pour DGX Spark, PC RTX et Jetson. ### Caractéristiques - 14B : 13,5B de langage et 0,4B de vision, tient en 24 Go de VRAM en FP8 ; contexte 256k pour la gamme. - Langues : plus de 40 langues natives selon le billet. - Licence : Apache 2.0. - Disponibilité : Mistral AI Studio, Amazon Bedrock, Azure Foundry, Hugging Face, Modal, IBM watsonx, OpenRouter, Fireworks, Unsloth, Together AI. - Identifiants API : `ministral-3b-2512`, `ministral-8b-2512`, `ministral-14b-2512`. ### Tarifs | Modèle | Entrée (USD / M tokens) | Sortie (USD / M tokens) | |---|---|---| | Ministral 3 3B | 0,1 | 0,1 | | Ministral 3 8B | 0,15 | 0,15 | | Ministral 3 14B | 0,2 | 0,2 | Prix 8B confirmé dans le billet ; prix 3B et 14B issus de la documentation actuelle. ### Benchmarks Scores publiés par l'éditeur (fiche Hugging Face) : | Benchmark | 14B | 8B | 3B | |---|---|---|---| | AIME 2025 (raisonnement) | 85,0 % | 78,7 % | 72,1 % | | GPQA Diamond (raisonnement) | 71,2 % | 66,8 % | 53,4 % | | Arena Hard (instruct) | 55,1 % | 50,9 % | 30,5 % | | MATH Maj@1 (instruct) | 90,4 % | 87,6 % | 83,0 % | ### À retenir Une famille compacte et ouverte pour les déploiements locaux et embarqués, avec une variante raisonnement pour les cas où la précision prime.
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Tags : LLM, Mistral, Ministral, Edge, Multimodal, Open Source, Apache 2.0