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Mistral Small 3OPEN
Mistral Small 3 est un modèle de langage de 24B de paramètres optimisé pour des performances à faible latence dans les tâches AI courantes.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.06 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 87% des 204 modèles open-weight suivis ici
- 2 sur 25 modèles Mistral AI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Mistral Small 3, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
For the same budget, Mistral Small 3 delivers 16 times more capability. Open weights also mean you can self-host it and pay nothing per token.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.26 par 1M de tokens (médiane de 56) — celui-ci coûte $0.06.
Moins cher et meilleur sur cet indice : Ling 3.0 Flash VL · Ling 3.0 Flash · gpt-oss-120b (batch) et 2 de plus
À propos de ce modèle
Mistral Small 3 est un modèle d'IA open-weight de Mistral AI. Vous pouvez le télécharger et le self-hosted gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste des API hébergées, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Mistral Small 3 ?
Mistral Small 3 est un modèle de langage IA de Mistral AI. Il est open-weight : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 6.7 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Mistral Small 3 est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Mistral Small 3 et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,05 $ par million de jetons d'entrée et de 0,08 $ par million de jetons de sortie.
Qu'est-ce que Mistral Small 3 sait faire ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 46.2%, MMLU-Pro 65.2%, Humanity's Last Exam 3.8%, Long Context Reasoning 0%, LiveCodeBench 25.2%, MATH-500 71.5%, AIME 8%, AIME 2025 4.3%, IFBench 26.4%, τ²-Bench 19.6%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.
Puis-je auto-héberger Mistral Small 3 ?
Oui. Mistral Small 3 a des open weights, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par token.