Mistral

Ministral 3 14B

Poids ouvertsModels.devHugging Face
Intelligence
6,0
Rang 650 sur 768 modèles mesurés
Coding
14,4
Rang 249 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
61,8 t/s
Rang 300 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,20 $
Rang 187 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,0194 $
Rang 18 sur 218 modèles mesurés

Ministral 3 14B obtient 6,0 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 650e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont DeepSeek-Coder-V2 (6,0), Granite 4.0 H Small (6,0) et Hermes 3 - Llama-3.1 70B (6,0). À 0,20 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que Hermes 3 - Llama-3.1 70B (0,70 $), plus cher que Granite 4.0 H Small (0,107 $). Avec 61,8 t/s en sortie, il est plus rapide que Granite 4.0 H Small (14,4 t/s) et Hermes 3 - Llama-3.1 70B (44,1 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence6,0
Rang 650 sur 768 modèles mesurés
Coding14,4
Rang 249 sur 299 modèles mesurés
Math30,0
Rang 186 sur 270 modèles mesurés
Agentic1,1
Rang 154 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité5,4
Rang 234 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations4,1
Rang 231 sur 241 modèles mesurés
Juridique5,9
Rang 235 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine6,4
Rang 183 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie7,7
Rang 234 sur 240 modèles mesurés
Économie8,6
Rang 242 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
MMLU Pro69,3 %
Rang 230 sur 349 modèles mesurés
GPQA Diamond57,2 %
Rang 427 sur 620 modèles mesurés
HLE4,6 %
Rang 527 sur 681 modèles mesurés
LiveCodeBench35,1 %
Rang 198 sur 343 modèles mesurés
SciCode23,8 %
Rang 238 sur 248 modèles mesurés
AIME 202530,0 %
Rang 186 sur 270 modèles mesurés
IFBench32,0 %
Rang 365 sur 451 modèles mesurés
AA-LCR26,3 %
Rang 438 sur 592 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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