Ministral 8B
Noch nicht getestet
SprachmodellAktiv
Ministral 8B
Mistral AI
- Veröffentlicht
- 16. Oktober 2024
- Datenstand
- 8. September 2026
- Intelligenz
- Gesamtwertung
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
Für dieses Modell liegt keine veröffentlichte, kategorieweit vergleichbare Gesamtwertung vor.
Einträge 1-7 von 7. Seite 1 von 1.
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Arena Hard (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 70.9
- Bewertung
- 70.9
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- research:ministral-8b:1
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Ministral 8B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruct table; GPT-4o judge
WildBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 41.3
- Bewertung
- 41.3
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- research:ministral-8b:2
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Ministral 8B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruct table; GPT-4o judge
MBPP pass@1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 70
- Bewertung
- 70
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- research:ministral-8b:3
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Ministral 8B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruct code/math table; pass@1
HumanEval pass@1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 76.8
- Bewertung
- 76.8
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- research:ministral-8b:4
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Ministral 8B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruct code/math table; pass@1
Math maj@1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 54.5
- Bewertung
- 54.5
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- research:ministral-8b:5
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Ministral 8B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruct code/math table; maj@1
Function calling internal bench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 31.6
- Bewertung
- 31.6
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- research:ministral-8b:6
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Ministral 8B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruct table; Internal benchmark; exact harness not published
MTBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 8.3
- Bewertung
- 8.3
- Messgröße
- rating
- Einheit
- rating
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- research:ministral-8b:0
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Ministral 8B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruct table; GPT-4o judge
Eigene Modelltests
Community-Tests zum Anschauen
Vergleiche, wie die Modelle denselben Prompt umsetzen. Jeder Test zeigt den ersten Versuch, ohne nachträgliche Korrekturen am erzeugten Code. Die Ergebnisse fließen nicht in einen Gesamtscore ein.
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)Steckbrief
Technische Daten und Zugang
Veröffentlichte Angaben zum Modell. Vorhandene Schätzungen sind ausdrücklich gekennzeichnet.
Weitere Quellenangaben
Datierte Angaben aus Dokumentation und Modellkarten. Anbieterlimits sowie native und erweiterte Kontextfenster können sich unterscheiden. Konfigurationshinweise bleiben im Original erhalten.
- Lizenz
- Mistral Research LicenseQuelle
- Veröffentlichung
- 2024-10-16 (Inventory lists October 15; primary release post is used.)Quelle
- Parameter
- 8,0198 Mrd.Quelle
- Architektur
- dense transformer, 36 layers, GQA with 8 KV heads, ragged attention (128k,32k,32k,32k)Quelle
- Kontextfenster
- 131.072 TokenQuelle
- Eingabe
- TextQuelle
- Ausgabe
- TextQuelle
- Sprachen
- 10Quelle
- Werkzeugaufrufe
- JaQuelle
Kosten
Veröffentlichte Preise
Die Preise gelten für die jeweils genannte Einheit. Auflösung, Ausgabelänge und Anbieter können die Kosten verändern.
Kostenbeispiel
100 API-Anfragen
0,0165 $
100 Anfragen mit je 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Token kosten rechnerisch 0,0165 $. Davon entfallen 0,011 $ auf Eingaben und 0,0055 $ auf Ausgaben.
- Eingabe-Preis
- 0,11 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
- Ausgabe-Preis
- 0,11 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
Die Rechnung nutzt die dokumentierten Tokenpreise und keinen Cache-Rabatt. Zusätzliche Tools, Steuern, Reasoning-Token und weitere nicht sichtbare Ausgabe-Token sind nicht enthalten.
Quelle öffnenDirekte Vergleiche
Dieses Modell im Vergleich
Jedes Duell vergleicht dieses Modell mit genau einem weiteren Modell aus derselben Kategorie.
Für dieses Modell sind noch keine direkten Vergleiche veröffentlicht.
Weitere Modelle
Modelle derselben Auswahl
Alle KI-Modelle
Nachweise
Quellen und Datenstand
Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.
- Preis
API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten.
- Eingabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
- Ausgabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
Recherchestand 8. September 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Offene Nachweise und Recherchehinweise (Originalwortlaut)
In den geprüften Quellen nicht gefunden
knowledge-cutoff. No exact cutoff in checked card/release post.
In den geprüften Quellen nicht gefunden
training-tokens. No training-token count found.
In den geprüften Quellen nicht gefunden
max-output-tokens. Card examples use max_tokens but do not declare a model maximum.
Ungeklärt
AA benchmark rows. No exact Artificial Analysis model page located in the checked public sitemap.