Ministral 3 (3B Instruct 2512)
Ministral 3 (3B Instruct 2512) est un LLM compact de Mistral AI, publié le 4 décembre 2025 sous licence Apache 2.0. Ses poids ouverts et son usage commercial autorisé en font un modèle exploitable hors d’un cadre propriétaire strict.
Ministral 3 (3B Instruct 2512) est un LLM compact de Mistral AI, publié le 4 décembre 2025 sous licence Apache 2.0. Ses poids ouverts et son usage commercial autorisé en font un modèle exploitable hors d’un cadre propriétaire strict.
Son positionnement repose sur trois marqueurs concrets : 3 milliards de paramètres, une fenêtre de contexte de 131 072 tokens et un tarif très économique. À 0,1 $ par million de tokens en entrée comme en sortie, il se situe 95% sous la moyenne des LLM similaires et environ 48,3 fois sous les modèles frontière.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Mistral AI |
| Licence | Apache 2.0 (open-weights, usage commercial autorisé) |
| Date de sortie | 4 décembre 2025 |
| Multimodal | oui |
| Paramètres | 3 milliards |
| Fenêtre de contexte | 131 072 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| MATH | 83,0 % | 17ᵉ / 70 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Wild Bench | 56,8 % | 5ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Arena Hard | 30,5 % | 25ᵉ / 26 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MM-MT-Bench | 7,8 % | 13ᵉ / 17 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Mistral | 0,1 $ | 0,1 $ | 0,01 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 95 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 48,3 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).
Notre analyse
Forces. Ministral 3 (3B Instruct 2512) combine un format léger, une longue fenêtre de contexte et une licence permissive. Ce trio le distingue dans les usages où le coût, la portabilité et la possibilité d’un usage commercial comptent autant que la performance brute. À sa sortie, son classement sur MATH le plaçait dans le top 26% des LLM de sa génération, parmi 57 modèles comparables sur la même période. Ce signal indique un niveau solide en raisonnement mathématique pour un modèle de 3 milliards de paramètres, sans le positionner comme modèle haut de gamme.
Limites et points d'attention. La fiche disponible ne documente qu’un benchmark de classement, MATH, et ne fournit pas d’indications vérifiées sur le code, les tâches agentiques, les connaissances scientifiques avancées ou les usages multimodaux. La prudence s’impose donc pour évaluer sa polyvalence réelle au-delà du raisonnement mathématique. Sa taille de 3 milliards de paramètres le place aussi dans une logique de compromis : efficacité et coût bas, mais ambitions plus limitées que les modèles frontière. Ministral 3 (3B Instruct 2512) convient surtout aux scénarios où un LLM open-weights, commercialement exploitable, peu coûteux et doté d’un long contexte prime sur la recherche de performances maximales.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).