Ministral 8B
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Mistral AI
Ministral 8B war Mistrals kompakte Modellklasse für Edge- und lokale Anwendungen. Der dichte Checkpoint bietet rund 8 Milliarden Parameter, 128.000 Token Kontext, Grouped-Query-Attention und eine auf ungleich lange Eingaben optimierte Aufmerksamkeit. Mistral nannte Übersetzung, Robotik und private Assistenten; die Mistral-Research-Lizenz ist nicht Apache 2.0.
Mistrals aktuelle Übersicht markiert die Reihe als veraltet und verweist auf Ministral 3 8B. Die veröffentlichten Gewichte stehen weiterhin unter der Mistral-Research-Lizenz.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | LokalQuelle |
| Parameter | 8 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 128.000 TokenQuelle |
| 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 |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
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16,6 / 100
The same official Mistral lifecycle page lists Ministral 8B (API id ministral-8b-2410, released October 2024, matching this directory's ministral-8b profile) as deprecated with a single named recommended replacement, Ministral 3 8B, matching this directory's ministral-3-8b profile (released December 2, 2025).
Mistral AI model lifecycle table (Deprecated models section) (2026-09-19)| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | knowledge-cutoff Originalwortlaut No exact cutoff in checked card/release post. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | training-tokens Originalwortlaut No training-token count found. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | max-output-tokens Originalwortlaut Card examples use max_tokens but do not declare a model maximum. |
| Ungeklärt | AA benchmark rows Originalwortlaut No exact Artificial Analysis model page located in the checked public sitemap. |
| Weitere Quelle | Kontextfenster-Daten |
| Weitere Quelle | API-Preise |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Ministral announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Mistral model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |