Ministral 3 (8B Reasoning 2512)

Fiche modèle · Mistral AI · ministral-8b-latest

A balanced model in the Ministral 3 family, Ministral 3 8B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities. This model is the reasoning post-trained version, trained for reasoning tasks, making it ideal for math, coding and stem related use cases. The Ministral 3 family is designed for edge deployment, capable of running on a wide range of hardware. Ministral 3 8B can even be deployed locally, capable of fitting in 24GB of VRAM in BF16, and less than 12GB of RAM/VRAM when quantized.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Mistral AI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-12-04
Licence	apache 2.0
Licence commerciale	oui
Licence open source	oui
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	256 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	8 B
Paramètres actifs (session)	8.92 B
Source des paramètres actifs	web : https://huggingface.co/mistralai/Ministral-3-8B-Reasoning-2512
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:32.174752Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:56.293194Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/ministral-8b-latest

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

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)

Catégorie	Score
math	0.80
physics	0.70
reasoning	0.70
general	0.70
biology	0.70
chemistry	0.70
code	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
aime-2024	math	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:04:56.313244Z
aime-2025	math	0.79	1.00	0.79	non	oui	2026-11-04T06:04:56.303556Z
gpqa	reasoning	0.67	1.00	0.67	non	oui	2026-11-04T06:04:56.318389Z
livecodebench	reasoning	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:04:56.321596Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	190	—	8.92	1	trueskill	2026-10-19	model_history

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