Ministral 3 (8B Instruct 2512)
Ministral 3 (8B Instruct 2512) est un LLM de Mistral AI sorti le 4 décembre 2025, avec des poids ouverts sous licence Apache 2.0 et un usage commercial autorisé. Son format 8 milliards de paramètres le place dans la famille des modèles compacts, avec une fenêtre de contexte très large de…
Ministral 3 (8B Instruct 2512) est un LLM de Mistral AI sorti le 4 décembre 2025, avec des poids ouverts sous licence Apache 2.0 et un usage commercial autorisé. Son format 8 milliards de paramètres le place dans la famille des modèles compacts, avec une fenêtre de contexte très large de 262 144 tokens.
Son positionnement le plus distinctif est économique : son tarif d’entrée et de sortie est fixé à 0,15 $ par million de tokens, soit 92% sous la moyenne des LLM similaires. Face aux modèles frontière, l’écart tarifaire atteint environ 32,2 fois moins cher.
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 | 8 milliards |
| Fenêtre de contexte | 262 144 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| MATH | 87,6 % | 8ᵉ / 70 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Wild Bench | 66,8 % | 3ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Arena Hard | 50,9 % | 19ᵉ / 26 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MM-MT-Bench | 8,1 % | 10ᵉ / 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 | 0,15 $ | 0,15 $ | 0,015 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 92 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 32,2 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).
Notre analyse
Forces. Ministral 3 (8B Instruct 2512) combine trois atouts concrets : des poids ouverts, une licence Apache 2.0 compatible avec un usage commercial, et un coût d’exploitation très bas. Sa fenêtre de contexte de 262 144 tokens constitue un autre point fort pour traiter de longs documents ou de grands volumes de texte dans une même requête. À sa sortie, son classement sur MATH le situait dans le top 14% des LLM de sa génération, parmi les 57 modèles comparables publiés dans la même période. Ce résultat indique un positionnement solide en raisonnement mathématique pour un modèle de 8 milliards de paramètres.
Limites et points d'attention. Les données vérifiées disponibles ne couvrent qu’un nombre restreint d’éléments : prix, licence, contexte, taille et positionnement sur MATH. Elles ne documentent pas ses performances sur le code, les tâches agentiques, les usages multimodaux ou les préférences humaines. Le modèle est donc bien situé sur son coût, son ouverture et son rang mathématique à sa sortie, mais pas sur l’ensemble des usages possibles d’un LLM. L’intérêt principal concerne les déploiements sensibles au coût, les contextes longs et les scénarios où une licence permissive est prioritaire.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).