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Ministral 3 3B

MistralMistralओपन वेटApache 2.0 · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

The smallest model in the Ministral 3 family, Ministral 3 3B 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 3B can even be deployed locally, fitting in 16GB of VRAM in BF16, and less than 8GB of RAM/VRAM when quantized.

रिलीज़ तिथि
2025-12-02
पैरामीटर
3.0B
संदर्भ लंबाई
131K
मोडैलिटीज़
image, text

क्षमता रडार

19
general
13
coding
24
reasoning
23
science
21
agents
10
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग569
12.0
AA
सामान्य रैंकिंग564
22.0
AA
विज्ञान599
17.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

MM-MT-Bench0.08 / 100स्वयं

General

MMLU70.7%स्वयं
Multilingual MMLU65.2%स्वयं
TriviaQA59.2%स्वयं
Wild Bench56.8%स्वयं
Arena Hard30.5%स्वयं

Language

MMLU-Redux73.5%स्वयं

Math

MATH83.0%स्वयं
AIME 202477.5%स्वयं
AIME 202572.1%स्वयं
MATH (CoT)60.1%स्वयं

Reasoning

LiveCodeBench54.8%स्वयं
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)53.4%स्वयं
AGIEval51.1%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
52.4
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
35.8
Ifbench(Google Research (2023))
26.8
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
24.9
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
24.7
Math Index(Artificial Analysis)
22.0
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
22.0
Lcr(Artificial Analysis)
17.0
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
15.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
5.4
Intelligence Index(Artificial Analysis)
4.8
Coding Index(Artificial Analysis)
4.8
Tau Banking
4.7
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.0
Terminalbench V2 1
0.0
Terminalbench V4 0
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Math
80
Reasoning
60
General
40
Communication
30
Creativity
30
Writing
30
Chat
20
Multimodal
10

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.1 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$0.1 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.1 / 1M टोकन
कैश पठन मूल्य$0.01 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड239.9
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
$0.1
$0.1
2NanoGPT
$0.1
$0.1
3OpenRouter
$0.1
$0.1
4Kilo Gateway
$0.1
$0.1

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

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis