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AITier

Ministral 3 14B

MistralMistralओपन वेटApache 2.0 · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

A balanced model in the Ministral 3 family, Ministral 3 14B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities. This model is the instruct post-trained version in FP8, fine-tuned for instruction tasks, making it ideal for chat and instruction based use cases. The Ministral 3 family is designed for edge deployment, capable of running on a wide range of hardware. Ministral 3 14B can even be deployed locally, capable of fitting in 24GB of VRAM in BF16, and less than 12GB of RAM/VRAM when quantized.

रिलीज़ तिथि
2025-12-02
पैरामीटर
14.0B
संदर्भ लंबाई
262K
मोडैलिटीज़
image, text

क्षमता रडार

25
general
23
coding
35
reasoning
35
science
31
agents
10
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग487
22.0
AA
सामान्य रैंकिंग506
28.0
AA
विज्ञान467
30.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

MM-MT-Bench0.08 / 100स्वयं

General

MMLU79.4%स्वयं
TriviaQA74.9%स्वयं
Multilingual MMLU74.2%स्वयं
Wild Bench68.5%स्वयं
Arena Hard55.1%स्वयं

Language

MMLU-Redux82.0%स्वयं

Math

MATH90.4%स्वयं
AIME 202489.8%स्वयं
AIME 202585.0%स्वयं
MATH (CoT)67.6%स्वयं

Reasoning

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)71.2%स्वयं
AGIEval64.8%स्वयं
LiveCodeBench64.6%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
69.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
57.2
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
35.1
Ifbench(Google Research (2023))
32.0
Math Index(Artificial Analysis)
30.0
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
30.0
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
27.2
Lcr(Artificial Analysis)
26.3
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
23.8
Coding Index(Artificial Analysis)
14.4
Terminalbench V2 1
9.7
Tau Banking
6.6
Intelligence Index(Artificial Analysis)
6.0
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
4.6
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
4.5

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Math
90
Reasoning
70
General
60
Creativity
60
Writing
60
Communication
40
Chat
30
Multimodal
10

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.2 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$0.2 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.2 / 1M टोकन
कैश पठन मूल्य$0.02 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड91.3
पहले टोकन में देरी0.51s
पहले उत्तर में देरी0.51s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

4 प्रदाता

सबसे सस्ता: Mistralसबसे महंगा: Kilo Gateway
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Mistralप्राथमिक
$0.2
$0.2
2NanoGPT
$0.2
$0.2
3OpenRouter
$0.2
$0.2
4Kilo Gateway
$0.2
$0.2

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis