Magistral Small 1
MistralOpen WeightApache 2.0 · Usage Commercial
Description
Building upon Mistral Small 3.1 (2503), with added reasoning capabilities, undergoing SFT from Magistral Medium traces and RL on top, it's a small, efficient reasoning model with 24B parameters. Magistral Small can be deployed locally, fitting within a single RTX 4090 or a 32GB RAM MacBook once quantized.
Date de sortie
2025-06-10
Paramètres
24.0B
Longueur du contexte
128K
Modalités
text
Radar de capacités
28
general
51
coding
59
reasoning
47
science
57
agents
0
multimodal
Classements
| Domaine | #Rang | Score | Source |
|---|---|---|---|
| Classement codage | 499 | 21.0 | AA |
| Classement général | 483 | 29.0 | AA |
| Science | 406 | 37.0 | AA |
Scores de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Math
AIME 2024
70.7%Aut.
AIME 2025
62.8%Aut.
Reasoning
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
68.2%Aut.
LiveCodeBench
51.3%Aut.
Indices d'évaluation AA
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))96.3
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))74.6
Aime(MAA (Mathematical Association of America))71.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))64.1
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))51.4
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))41.3
Math Index(Artificial Analysis)41.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))26.6
Ifbench(Google Research (2023))24.8
Intelligence Index(Artificial Analysis)8.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))7.6
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))4.5
Lcr(Artificial Analysis)0.0
Scores par catégorie LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Math70
Physics70
Biology70
Chemistry70
Reasoning60
General60
Code50
Tarification
Prix d'entréeGratuit
Prix de sortieGratuit
Prix mixte (3:1)Gratuit
Vitesse
Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s
Classement des Prix par Fournisseur
Classement des Prix par Fournisseur
1 fournisseurs
FournisseurEntréeSortie
1Mistral
$2
$5
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