Ministral 3 (14B Base 2512)

Fiche modèle · Mistral AI · ministral-3-14b-base-2512

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 base pre-trained version, not fine-tuned for instruction or reasoning tasks, making it ideal for custom post-training processes. 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.

Identité

OrganisationMistral AI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-12-04
Licenceapache 2.0
Licence commercialeoui
Licence open sourceoui
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités—
Fenêtre de contexte262 144
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux14 B
Paramètres actifs (session)13.9 B
Source des paramètres actifsweb : https://huggingface.co/mistralai/Ministral-3-14B-Base-2512
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session—
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)—
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:32.044303Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:55.943130Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/ministral-3-14b-base-2512

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
language0.80
legal0.70
math0.70
reasoning0.70
finance0.80
general0.70
healthcare0.80

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
agievalreasoning0.651.000.65nonoui2026-11-04T06:04:55.973252Z
math-(cot)math0.681.000.68nonoui2026-11-04T06:04:55.963128Z
mmlugeneral0.791.000.79nonoui2026-11-04T06:04:55.983057Z
mmlu-reduxlanguage0.821.000.82nonoui2026-11-04T06:04:55.978358Z
multilingual-mmlugeneral0.741.000.74nonoui2026-11-04T06:04:55.953392Z
triviaqageneral0.751.000.75nonoui2026-11-04T06:04:55.993045Z

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04