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Ministral 3 14B

MistralMistral오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

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.

출시일
2025-12-02
파라미터
14.0B
컨텍스트 길이
262K
모달리티
image, text

능력 레이더

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

랭킹

도메인#순위점수소스
코딩 랭킹498
22.0
AA
종합 랭킹515
28.0
AA
과학476
30.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

MM-MT-Bench0.08 / 100자체 보고

General

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

Language

MMLU-Redux82.0%자체 보고

Math

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

Reasoning

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

AA 평가 지수

(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
Terminalbench V4 0
0.0

LLM Stats 카테고리 점수

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

가격

입력 가격$0.2 / 1M 토큰
출력 가격$0.2 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$0.2 / 1M 토큰
캐시 읽기 가격$0.02 / 1M 토큰

속도

토큰/초73.4
첫 토큰 지연0.70s
첫 응답 지연0.70s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

4개 공급자

최저가: Mistral최고가: Kilo Gateway
공급자입력출력
1Mistral주요
$0.2
$0.2
2NanoGPT
$0.2
$0.2
3OpenRouter
$0.2
$0.2
4Kilo Gateway
$0.2
$0.2

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크