Mistral AISprachmodell
Magistral Small 1.2
Für Magistral Small 1.2 gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
BeliebtheitPlatz 427 von 785
35von 100wie im Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
Neu an Magistral Small 1.2 ist die multimodale Überarbeitung des 24B-Reasoning-Modells. Sie ermöglicht längeres Schlussfolgern. Die Gewichte stehen unter Apache 2.0.
Magistral Small 1.2 steht neben Mistral Small 4, das Reasoning, Instruktionen, Bildverarbeitung und Coding bündelt. Mistrals Dokumentation markiert 1.2 als veraltet.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 19 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 2
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
CritPt v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.28571428571428603
- Bewertung
- 0.28571428571428603
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- v2
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- disputed
- Abrufdatum
- 2026-11-02
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1/magistral-small-2509/magistral-small-2509. Name des Quellmodells: Magistral Small 1.2. Anbieter laut Quelle: Mistral. Modellstand: Magistral Small 1.2. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 0,3 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-02-67d46be20a5b. Prüfsumme der Quelldaten: 67d46be20a5b412db6cfb60ad190441fcaa5513500b8fd47d033168d0e97b6b2. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-11-02. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2:v2:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die AA-Quelle enthält hier den ursprünglichen CritPt-Wert. Die frühere Zuordnung zu CritPt v2 ist falsch; Wert und frühere Beschriftung bleiben als strittiger Altbeleg erhalten.. Der Quelldatensatz markiert diesen Wert als umstritten. Er bleibt als dokumentierte Evidenz sichtbar, ist aber kein belastbarer Vergleichsnachweis.
IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 44.353741496598595
- Bewertung
- 44.353741496598595
- Messgröße
- IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA test set: 294 questions
- Kategorie
- general
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- superseded
- Abrufdatum
- 2026-11-02
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1/magistral-small-2509/magistral-small-2509. Name des Quellmodells: Magistral Small 1.2. Anbieter laut Quelle: Mistral. Modellstand: Magistral Small 1.2. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 44,4 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-02-67d46be20a5b. Prüfsumme der Quelldaten: 67d46be20a5b412db6cfb60ad190441fcaa5513500b8fd47d033168d0e97b6b2. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-11-02. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.. Dieser Wert wird als historische Evidenz geführt und ist nicht mit aktuellen Ergebnissen gleichzusetzen.
IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 44.353741496598595
- Bewertung
- 44.353741496598595
- Messgröße
- IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA test set: 294 questions
- Kategorie
- general
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-11-07
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1/magistral-small-2509/magistral-small-2509. Name des Quellmodells: Magistral Small 1.2. Anbieter laut Quelle: Mistral. Modellstand: Magistral Small 1.2. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 44,4 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-07-b96e3ffc8c5b. Prüfsumme der Quelldaten: b96e3ffc8c5b052aa56f96d05e89d02b8cc234a75085820fca0ca2a39e498274. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-07. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.
MMMU-Pro: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 55.4913294797688
- Bewertung
- 55.4913294797688
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA cohort: 1,730 questions
- Kategorie
- multimodal
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- superseded
- Abrufdatum
- 2026-11-02
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1/magistral-small-2509/magistral-small-2509. Name des Quellmodells: Magistral Small 1.2. Anbieter laut Quelle: Mistral. Modellstand: Magistral Small 1.2. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 55,5 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-02-67d46be20a5b. Prüfsumme der Quelldaten: 67d46be20a5b412db6cfb60ad190441fcaa5513500b8fd47d033168d0e97b6b2. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-11-02. Quellenkohorte: artificial-analysis-mmmu-pro:AA cohort: 1,730 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die Benchmarkseite nennt 3.460 Fragen für den vollständigen MMMU-Pro-Datensatz; die AA-Methodik beschreibt einen 1.730-Fragen-Lauf.. Dieser Wert wird als historische Evidenz geführt und ist nicht mit aktuellen Ergebnissen gleichzusetzen.
MMMU-Pro: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 55.4913294797688
- Bewertung
- 55.4913294797688
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA cohort: 1,730 questions
- Kategorie
- multimodal
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-11-07
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1/magistral-small-2509/magistral-small-2509. Name des Quellmodells: Magistral Small 1.2. Anbieter laut Quelle: Mistral. Modellstand: Magistral Small 1.2. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 55,5 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-07-b96e3ffc8c5b. Prüfsumme der Quelldaten: b96e3ffc8c5b052aa56f96d05e89d02b8cc234a75085820fca0ca2a39e498274. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-07. Quellenkohorte: artificial-analysis-mmmu-pro:AA cohort: 1,730 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Magistral Small 1.2 (Release magistral-small-2509, Zeile magistral-small-2509, UUID 70152cb0-fb36-4732-a925-89ef40994be1, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Der AA-Lauf umfasst 1.730 Fragen mit zehn Antwortoptionen. Die Antwort wird per regulärem Ausdruck extrahiert und als pass@1 bewertet.. Werkzeugrichtlinie: Ten-option multiple choice; regex answer extraction. Versuche: pass@1, one run per question. Reasoning: reasoning enabled
- Einordnung
- Die Benchmarkseite nennt 3.460 Fragen für den vollständigen MMMU-Pro-Datensatz; die AA-Methodik beschreibt einen 1.730-Fragen-Lauf.
AIME 2024 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 86.14
- Bewertung
- 86.14
- Messgröße
- pass@1
- Einheit
- %
- Kategorie
- reasoning
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Magistral Small 1.2 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile für Magistral Small 1.2; die Modellkarte nennt weder Sampling- noch Reasoning-Aufwand-Einstellungen.
AIME 2025 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.34
- Bewertung
- 77.34
- Messgröße
- pass@1
- Einheit
- %
- Kategorie
- reasoning
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Magistral Small 1.2 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile für Magistral Small 1.2; die Modellkarte nennt weder Sampling- noch Reasoning-Aufwand-Einstellungen.
GPQA Diamond (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 70.07
- Bewertung
- 70.07
- Messgröße
- score as published
- Einheit
- %
- Kategorie
- reasoning
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Magistral Small 1.2 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile für Magistral Small 1.2; die Modellkarte nennt weder Sampling- noch Reasoning-Aufwand-Einstellungen.
LiveCodeBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 70.88
- Bewertung
- 70.88
- Messgröße
- score as published
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- v5
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Magistral Small 1.2 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile für Magistral Small 1.2; die Modellkarte kennzeichnet LiveCodeBench mit Version 5, nennt jedoch keine Sampling-Einstellungen.
GPQA Diamond (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 58.33
- Bewertung
- 58.33
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI GPQA Diamond leaderboard
- Status
- archived
- Abrufdatum
- 2026-10-22
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Vals AI meldet 58,33 % für die exakte Zeile Magistral Small 1.2 (09/2025). Die Methodik nutzt den 198-Fragen-Diamond-Satz und beschreibt Zero-shot- sowie Few-shot-CoT-Prompts, weist aber nicht aus, welche Promptvariante diesen Tabellenwert erzeugte.
- Einordnung
- Im Profil steht bereits ein separater GPQA-Diamond-Wert von 70,07 % aus einer Mistral-Modellkarte. Dies ist eine eigenständige Vals-Auswertung, kein Ersatzwert; Prompt- und Reasoning-Einstellungen sind nicht abgeglichen. Vals kennzeichnet den Benchmark als archiviert. Die Vals-Modellübersicht nennt ±2,49 als Standardfehler, nicht als Konfidenzintervall. Ein metrikspezifisches N und ein Konfidenzintervall sind nicht ausgewiesen.
MortgageTax (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62.12
- Bewertung
- 62.12
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI MortgageTax leaderboard
- Status
- archived
- Abrufdatum
- 2026-10-22
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Vals AI übergibt Hypothekensteuerbescheinigungen als Bilder und bewertet semantische sowie numerische Extraktion. Der veröffentlichte Wert nutzt einen zurückgehaltenen Test mit 938 Dokumenten; die Gewichtung der beiden Aufgaben wird nicht offengelegt.
- Einordnung
- Der Benchmark ist als archiviert gekennzeichnet. Die 938 Dokumente beschreiben die Größe des zurückgehaltenen Datensatzes, nicht nachweislich die Stichprobengröße der zusammengefassten Genauigkeit. Messdatum und zeilenspezifische Anbieterparameter fehlen. Die Vals-Modellübersicht nennt ±0,95 als Standardfehler, nicht als Konfidenzintervall. Ein metrikspezifisches N und ein Konfidenzintervall sind nicht ausgewiesen.
MMLU Pro (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62.13
- Bewertung
- 62.13
- Messgröße
- Accuracy
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI MMLU Pro leaderboard
- Status
- archived
- Abrufdatum
- 2026-10-22
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Vals AI gibt an, dass alle gemeldeten MMLU-Pro-Ergebnisse 5-shot Chain-of-Thought mit fünf Beispielen pro Kategorie verwenden. Die erfasste Seite nennt keine modellspezifische Anbieter-Konfiguration und keine exakte Teststichprobe.
- Einordnung
- Die Seite ist als archiviert gekennzeichnet und wurde am 01.09.2026 aktualisiert. Dieses Aktualisierungsdatum ist kein Messdatum; eine exakte modellbezogene Stichprobengröße fehlt. Die Vals-Modellübersicht nennt ±0,45 als Standardfehler, nicht als Konfidenzintervall. Ein metrikspezifisches N und ein Konfidenzintervall sind nicht ausgewiesen.
Seite 1 von 2
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 8. November 2026
Magistral Small 1.2Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct 35MiMo-V2.5-Pro 35Mistral Large 2407 35Command A 35
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
- 21. November 2026: Methodenversion 4 (gemeinsame Skala, Schrumpfung)
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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- Codestral (latest)Mistral AI · gleicher Anbieter
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
- Abschaltung
- Mistral-API: abgeschaltet am 31. Juli 2026 (Gewichte bleiben verfügbar)
- Quelle: Abschaltung
Häufige Fragen zu Magistral Small 1.2
Wie groß ist das Kontextfenster von Magistral Small 1.2?
131.072 Token. So viel Text liest Magistral Small 1.2 auf einmal, das sind rund 200 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
GLM-5.1200 Tsd.
DeepSeek-V3 0324164 Tsd.
Magistral Small 1.2Platz 94 von 103131 Tsd.
GLM-4.5131 Tsd.
GPT OSS 120B131 Tsd.
DeepSeek-V3.2128 Tsd.
DeepSeek-R1128 Tsd.
Kann ich Magistral Small 1.2 lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von Mistral AI
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- Apache 2.0
- Parameter
- 24 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 22 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 3 | 0 | 3 |
| Vals AI | 1 | 0 | 1 |
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.