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Mistral Small 3

Mistral Small 3は、性能面でより大きなモデル(例えばLlama 3.3 70BやQwen 32B)と匹敵することができ、閉源モデル(例えばGPT4o - mini)の優れたオープンソース代替品です。同じハードウェア上で、Mistral Small 3の性能はLlama 3.3 70B instructと同等ですが、速度は3倍以上速いです。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
32,000
コンテキストウィンドウ
32,000
最大出力トークン
2023-10-01
知識カットオフ

価格設定

- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥1.08 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Devstral Small (May '25)
¥0.1
Devstral Medium
¥0.4
Devstral
¥0.1

基本パラメータ

Mistral Small 3技術パラメータ
パラメータ数
23,600.0M
コンテキスト長
32.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2023-10-01
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキスト、画像
スループット
リリース日
2025-01-30
応答速度
49.059,246 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はMistral Small 3の様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
35.28
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
24.4
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
39.77
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
65.2
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
46.2
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
4.1
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
25.2
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
23.6
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
85.4
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
71.5
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
8
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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