Ministral 3 14B
Ministral 3 14B est un modèle de Mistral AI dans la catégorie Modèles de langage. Il est sorti en décembre 2025. Il accepte jusqu'à 256k jetons par requête.
- Prix de référence
- Pas de données
- Fenêtre de contexte
- 256k jetons
Prix actuels
Pas de tarif d'API public
Ce modèle est distribué avec des poids ouverts. Le coût d'exécution dépend de votre propre matériel.
Historique des prix
Aucun changement de prix enregistré pour ce modèle pour l'instant.
Où il se situe
Afficher les données
| Modèle | Valeur |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 1.05M |
| GPT-6.1 Sol | 1.05M |
| GPT-6 Luna | 1.05M |
| GPT-6 Sol | 1.05M |
| GPT-5.6 Sol | 1.05M |
| GPT-5.6 Terra | 1.05M |
| GPT-5.6 Luna | 1.05M |
| GPT-6 Astra Pro | 1.05M |
| GPT-6 Luna Pro | 1.05M |
| GPT-6 Sol Pro | 1.05M |
| GPT-6.1 Sol Pro | 1.05M |
| GPT-6.1 Terra | 1.05M |
| GPT-6.1 Terra Pro | 1.05M |
| GPT-5.4 | 1.05M |
| GPT-5.4 Pro | 1.05M |
| GPT-5.5 | 1.05M |
| GPT-5.5 Pro | 1.05M |
| Gemini 4 Argon | 1.05M |
| Gemini 3.8 Flash | 1.05M |
| Gemini Omni Flash | 1.05M |
| Muse Wonder | 1.05M |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 1.05M |
| Gemini 3.7 Flash | 1.05M |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 1.05M |
| Muse Spark 1.3 | 1.05M |
| Kimi K3.1 Pro | 1.05M |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 1.05M |
| Gemini 3.1 Pro | 1.05M |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp | 1.05M |
| Gemini 3.6 Flash | 1.05M |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 1.05M |
| Gemini 3 Flash | 1.05M |
| Gemini 2.5 Pro | 1.05M |
| Gemini 2.5 Flash | 1.05M |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | 1.05M |
| Muse Spark 1.1 | 1.05M |
| Muse Spark 1.2 | 1.05M |
| GPT-4.1 | 1.05M |
| GPT-4.1 Mini | 1.05M |
| GPT-4.1 nano | 1.05M |
| Claude Fable 5.1 | 1M |
| Claude Opus 5.5 | 1M |
| Claude Sonnet 5.5 | 1M |
| Claude Haiku 5.5 | 1M |
| Grok 4.3 | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | 1M |
| DeepSeek V4.1 Flash | 1M |
| Kimi K3 | 1M |
| Claude Mythos 5.1 | 1M |
| Grok 4.20 Reasoning | 1M |
| Grok 4.20 Non-Reasoning | 1M |
| Grok 4.20 Multi-Agent | 1M |
| Z.ai GLM 5.3 (on Mistral) | 1M |
| Qwen3.8 27B | 1M |
| Qwen3.8 Max Prime | 1M |
| Mistral Large 4 | 1M |
| Claude Fable 5 | 1M |
| Claude Mythos 5 | 1M |
| Claude Opus 5 | 1M |
| Claude Sonnet 5 | 1M |
| Claude Opus 4.8 | 1M |
| Claude Opus 4.7 | 1M |
| Claude Opus 4.6 | 1M |
| Claude Sonnet 4.6 | 1M |
| Grok 4.7 | 500k |
| Grok 4.6 | 500k |
| Grok 4.5 | 500k |
| GPT-5.6 Cyber | 400k |
| Chat Latest | 400k |
| GPT-5 | 400k |
| GPT-5 Mini | 400k |
| GPT-5 nano | 400k |
| GPT-5 Pro | 400k |
| GPT-5.2 | 400k |
| GPT-5.2 Pro | 400k |
| GPT-5.4 Mini | 400k |
| GPT-5-Codex | 400k |
| GPT-5.1 | 400k |
| GPT-5.1-Codex | 400k |
| GPT-5.1-Codex Mini | 400k |
| GPT-5.1-Codex-Max | 400k |
| GPT-5.2-Codex | 400k |
| GPT-5.3-Codex | 400k |
| GPT-5.4 nano | 400k |
| Grok Build 0.1 | 256k |
| Mistral Medium 3.5 | 256k |
| Mistral Small 4 | 256k |
| Ministral 3 8B | 256k |
| Ministral 3 3B | 256k |
| Command A | 256k |
| Command A Reasoning | 256k |
| North Mini Code | 256k |
| Kimi K2.7 Code | 256k |
| Mistral Large 3 | 256k |
| Kimi K2.6 | 256k |
| Claude Opus 4.5 | 200k |
| Claude Haiku 4.5 | 200k |
| o3 | 200k |
| o3-pro | 200k |
| Claude Sonnet 4.5 | 200k |
| codex-mini-latest | 200k |
| o1 | 200k |
| o1-pro | 200k |
| o3-deep-research | 200k |
| o3-mini | 200k |
| o4-mini | 200k |
| o4-mini-deep-research | 200k |
| gpt-oss-120b | 131k |
| gpt-oss-20b | 131k |
| Command A+ | 128k |
| Codestral | 128k |
| Aya Expanse 32B | 128k |
| Command A Vision | 128k |
| Command R7B | 128k |
| Command R (08-2024) | 128k |
| Command R+ (08-2024) | 128k |
| ChatGPT-4o | 128k |
| GPT-4 Turbo | 128k |
| GPT-4 Turbo Preview | 128k |
| GPT-4.5 Preview | 128k |
| GPT-4o | 128k |
| GPT-4o Mini | 128k |
| GPT-4o Mini Search Preview | 128k |
| GPT-4o Search Preview | 128k |
| GPT-5 Chat | 128k |
| GPT-5.1 Chat | 128k |
| GPT-5.2 Chat | 128k |
| GPT-5.3 Chat | 128k |
| o1 Preview | 128k |
| o1-mini | 128k |
| Command R | 128k |
| Command R+ | 128k |
| Voxtral Small | 32k |
| GPT-3.5 Turbo | 16k |
| babbage-002 | 16k |
| davinci-002 | 16k |
| Aya Vision 32B | 16k |
| computer-use-preview | 8k |
| GPT-4 | 8k |
| Tiny Aya Earth | 8k |
| Tiny Aya Global | 8k |
| Ministral 3 14B | 256k |
Tests de performance
| Tests de performance | Score |
|---|---|
| Indice d'intelligence Score composite d'Artificial Analysis sur une dizaine d'évaluations indépendantes (raisonnement, connaissances, code, travail agentique, contexte long), menées de la même façon pour chaque modèle. Les meilleurs modèles se situent autour de 50. | 6 |
| Terminal-Bench Hard Tâches difficiles en ligne de commande (compiler un logiciel, configurer un système, réparer un environnement) réalisées en autonomie dans un vrai terminal. Un test direct du code agentique. | 4.5% |
| SciCode Écrire du code pour résoudre des problèmes de niveau recherche en physique, chimie, biologie et mathématiques, vérifiés par des tests. | 23.8% |
| GPQA Diamond Questions de niveau doctorat en biologie, physique et chimie, conçues pour résister à la recherche web. Les titulaires d'un doctorat dans le domaine concerné obtiennent environ 65 %, donc tout score supérieur indique un vrai raisonnement disciplinaire plutôt que de la mémorisation. | 57.2% |
| Humanity's Last Exam Environ 2 500 questions rédigées par des experts, à la frontière du savoir humain, en mathématiques, sciences et lettres. Même les meilleurs modèles répondent bien à moins des deux tiers. | 4.6% |
| IFBench (respect des consignes) Contraintes précises et vérifiables de forme et de contenu, absentes de l'entraînement. Mesure la fidélité aux consignes. | 32% |
| τ²-Bench (usage agentique des outils) Conversations de support client simulées où le modèle doit utiliser des outils et respecter des règles pendant qu'un utilisateur simulé agit de son côté. Mesure la fiabilité de l'usage d'outils sur plusieurs tours. | 27.2% |
| MMMU-Pro (raisonnement visuel) Questions de niveau universitaire qui exigent de lire graphiques, schémas et figures, avec des leurres qui empêchent de deviner par le texte seul. | 49.8% |
| Raisonnement en contexte long (AA-LCR) Questions qui exigent de raisonner sur plusieurs longs documents à la fois (environ 100 000 jetons), pas seulement de retrouver un passage. | 26.3% |
Évaluations indépendantes d'Artificial Analysis, menées de la même façon pour chaque modèle, au réglage de raisonnement indiqué. En pourcentage, sauf mention d'indice. Source
Alternatives
Même catégorie, prix le plus proche, d'autres fournisseurs en priorité.
Autres modèles de Mistral AI
| # | Modèle | Entrée | Sortie | Contexte | Sortie | Capacités | Variation de prix |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Mistral Medium 3.5
Mistral AI
|
Pas de données | Pas de données | 256k | avril 2026 | VisionAppel d'outilsAuto-hébergeable | |
| 2 |
Mistral Small 4
Mistral AI
|
Pas de données | Pas de données | 256k | mars 2026 | VisionRaisonnementAppel d'outilsAuto-hébergeable | |
| 3 |
Ministral 3 8B
Mistral AI
|
Pas de données | Pas de données | 256k | décembre 2025 | VisionAppel d'outilsAuto-hébergeable | |
| 4 |
Ministral 3 3B
Mistral AI
|
Pas de données | Pas de données | 256k | décembre 2025 | VisionAppel d'outilsAuto-hébergeable | |
| 5 |
Z.ai GLM 5.3 (on Mistral)
Mistral AI
|
Pas de données | Pas de données | 1M | 18 août 2026 | Appel d'outils | |
| 6 |
Codestral
Mistral AI
|
Pas de données | Pas de données | 128k | août 2025 | Appel d'outils |
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Questions fréquentes
Quelle est la fenêtre de contexte de Ministral 3 14B ?
Ministral 3 14B accepte jusqu'à 256k jetons par requête.
Ministral 3 14B est-il toujours disponible ?
Oui. Ministral 3 14B est disponible en accès général via l'API de Mistral AI.
Quand Ministral 3 14B est-il sorti ?
Ministral 3 14B est sorti en décembre 2025.
Quel est l'identifiant API de Ministral 3 14B ?
Utilisez ministral-14b-2512 lors des appels à l'API de Mistral AI.
Quelles sont les alternatives à Ministral 3 14B ?
Parmi les modèles de la même catégorie à un prix proche : Gemini 3.1 Pro (Google), Tiny Aya Global (Cohere), Grok 4.20 Reasoning (xAI) et Grok 4.20 Non-Reasoning (xAI).