Mistral

Mistral Small 3.2

Poids ouvertsModels.devHugging Face
Intelligence
7,0
Rang 588 sur 768 modèles mesurés
Coding
12,5
Rang 258 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
45,3 t/s
Rang 368 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,106 $
Rang 112 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,109 $
Rang 49 sur 218 modèles mesurés

Mistral Small 3.2 obtient 7,0 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 588e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont Command A+ (7,0), GPT-4 Turbo (7,0) et Nova Pro (7,0). À 0,106 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que Command A+ (4,38 $), GPT-4 Turbo (15 $) et Nova Pro (1,40 $). Avec 45,3 t/s en sortie, il est plus rapide que Command A+ (15,6 t/s), plus lent que GPT-4 Turbo (114 t/s) et Nova Pro (134 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence7,0
Rang 588 sur 768 modèles mesurés
Coding12,5
Rang 258 sur 299 modèles mesurés
Math27,0
Rang 193 sur 270 modèles mesurés
Agentic1,0
Rang 159 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité6,5
Rang 231 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations4,1
Rang 231 sur 241 modèles mesurés
Juridique8,4
Rang 225 sur 241 modèles mesurés
Ingénierie10,0
Rang 228 sur 240 modèles mesurés
Économie11,7
Rang 231 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
MMLU Pro68,1 %
Rang 238 sur 349 modèles mesurés
GPQA Diamond50,5 %
Rang 472 sur 620 modèles mesurés
HLE4,3 %
Rang 557 sur 681 modèles mesurés
LiveCodeBench27,5 %
Rang 240 sur 343 modèles mesurés
SciCode28,6 %
Rang 229 sur 248 modèles mesurés
MATH-50088,3 %
Rang 81 sur 202 modèles mesurés
AIME 202432,3 %
Rang 80 sur 194 modèles mesurés
AIME 202527,0 %
Rang 193 sur 270 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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