Mistral AISprachmodell
Pixtral 12B
Für Pixtral 12B gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
BeliebtheitPlatz 526 von 785
31von 100wie im Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
Das Besondere an Pixtral 12B ist die Kombination aus 400M-Vision-Encoder und 12B-Textdecoder aus der Nemo-Linie. Das offene Modell verarbeitet Bilder verschiedener Größe und Seitenverhältnisse, mehrere Bilder pro Anfrage sowie Text mit 128.000 Token Kontext. Bildfragen, Dokumente, Diagramme und visuelles Coding gehören zum Release. Die Gewichte stehen unter Apache 2.0.
Mistral stellte Pixtral 12B als multimodalen Ersatz für Mistral Nemo vor; Pixtral Large (latest) ist die größere Geschwistervariante. Die aktuelle Modellseite markiert Pixtral 12B als eingestellt.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 56 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 5
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
MMMU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 52.5
- Bewertung
- 52.5
- Messgröße
- CoT
- Einheit
- %
- Kategorie
- vision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Pixtral 12B model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile für Pixtral 12B; CoT ist angegeben. Der separate Veröffentlichungsbericht nennt gemeinsame Prompts und ein gemeinsames Evaluierungsharness; Aufgabendatum und Decoding-Einstellungen sind nicht angegeben.
MMBench v1.1 dev, Polish (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 82.06
- Bewertung
- 82.06
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- ACL Anthology 2026.eacl-srw.44
- Kategorie
- multilingual-multimodal
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Annotation-Efficient Vision-Language Model Adaptation to the Polish Language Using LLaVA Framework
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409 auf dem MMBench-v1.1-Development-Set. Accuracy wird getrennt für Polnisch und Englisch berichtet. Die zitierte Tabelle veröffentlicht weder modellbezogenen Nenner noch Konfidenzintervall.
- Einordnung
- Ein modellbezogener Stichprobenumfang und Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Die MMBench-Werte werden nicht mit bisherigen allgemeinen Pixtral-Ergebnissen aus Benchmarkkarten zusammengeführt.
MMBench v1.1 dev, English (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 84.31
- Bewertung
- 84.31
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- ACL Anthology 2026.eacl-srw.44
- Kategorie
- multilingual-multimodal
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Annotation-Efficient Vision-Language Model Adaptation to the Polish Language Using LLaVA Framework
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409 auf dem MMBench-v1.1-Development-Set. Accuracy wird getrennt für Polnisch und Englisch berichtet. Die zitierte Tabelle veröffentlicht weder modellbezogenen Nenner noch Konfidenzintervall.
- Einordnung
- Ein modellbezogener Stichprobenumfang und Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Die MMBench-Werte werden nicht mit bisherigen allgemeinen Pixtral-Ergebnissen aus Benchmarkkarten zusammengeführt.
AfriMMLU English accuracy: Total (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62
- Bewertung
- 62
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, Total
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; englische Sprachbasis; Kategorie Total; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU English accuracy: Elementary mathematics (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 41
- Bewertung
- 41
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, Elementary mathematics
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; englische Sprachbasis; Kategorie Elementary mathematics; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU English accuracy: Global facts (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 43
- Bewertung
- 43
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, Global facts
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; englische Sprachbasis; Kategorie Global facts; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU English accuracy: High-school geography (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 78
- Bewertung
- 78
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, High-school geography
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; englische Sprachbasis; Kategorie High-school geography; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU English accuracy: High-school macroeconomics (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 73
- Bewertung
- 73
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, High-school macroeconomics
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; englische Sprachbasis; Kategorie High-school macroeconomics; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU English accuracy: International law (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 76
- Bewertung
- 76
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, International law
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; englische Sprachbasis; Kategorie International law; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU AfricanLanguagesMean accuracy: Total (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 33
- Bewertung
- 33
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, Total
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; mittlere Genauigkeit über alle 16 afrikanischen Sprachen; Kategorie Total; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU AfricanLanguagesMean accuracy: Elementary mathematics (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 35
- Bewertung
- 35
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, Elementary mathematics
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; mittlere Genauigkeit über alle 16 afrikanischen Sprachen; Kategorie Elementary mathematics; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
AfriMMLU AfricanLanguagesMean accuracy: Global facts (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 31
- Bewertung
- 31
- Messgröße
- zero-shot MCQA accuracy, Global facts
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AfriMMLU; ACL AfricaNLP 2026 (2026.africanlp-main.10)
- Kategorie
- multilingual-multiple-choice-question-answering
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Pixtral-12B-2409; Zero-Shot-Multiple-Choice-Fragebeantwortung auf AfriMMLU; mittlere Genauigkeit über alle 16 afrikanischen Sprachen; Kategorie Global facts; der Wert wurde in Abbildung 1 als gerundete Ganzzahl abgelesen.
- Einordnung
- Abbildung 1 gibt auf ganze Zahlen gerundete Werte wieder. Nenner je Zelle und Konfidenzintervalle werden nicht veröffentlicht, ebenso wenig die Aggregationsregel für Total. Die Zeile zu afrikanischen Sprachen ist der Mittelwert über 16 Sprachen und keine gepoolte Rate pro Einzelfrage. Diese AfriMMLU-Ergebnisse belegen weder die Leistung in jeder afrikanischen Sprache noch in jeder Aufgabe. Die Abbildung nennt weder eine unveränderliche Inferenz-/API-Route noch einen Checkpoint-Hash.
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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 7. November 2026
Pixtral 12BSarvam 105B 31Agnes 3.0 Flash Preview 30Qwen 3 VL 8B Thinking 30Yi-1.5 34B 30
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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Weitere Modelle derselben Art wie Pixtral 12B, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.
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- Devstral SmallMistral AI · gleicher Anbieter
- Mixtral 8x7BMistral AI · gleicher Anbieter
- Mistral Large 2407Mistral 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
Häufige Fragen zu Pixtral 12B
Bis wann reicht das Wissen von Pixtral 12B?
Bis September 2024, laut Mistral AI. Das ist der Monat der Veröffentlichung.
Angabe von Mistral AI
Sep.WissensstandSeptember 2024Veröffentlicht11.09.2024
Wie groß ist das Kontextfenster von Pixtral 12B?
128.000 Token. So viel Text liest Pixtral 12B auf einmal, das sind rund 190 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
GLM-5.1200 Tsd.
DeepSeek-V3 0324164 Tsd.
GLM-4.5131 Tsd.
GPT OSS 120B131 Tsd.
Pixtral 12BPlatz 98 von 103128 Tsd.
DeepSeek-V3.2128 Tsd.
DeepSeek-R1128 Tsd.
Kann ich Pixtral 12B lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von Mistral AI
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- Apache 2.0
- Parameter
- 12 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 19 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 11 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | score-units-and-run-details Hinweis Die Modellkarte nennt Metriken und ausgewählte Schlussfolgerungsmodi; für die meisten Rohwerte fehlt eine Einheit. Aufgabendaten, Stichproben und aufgabenspezifische Eingabeaufforderungen sind nicht angegeben. |
| Nicht veröffentlicht | if-eval-scale-variant-and-sample-count Hinweis Die aktuelle Karte veröffentlicht Text-IF-Eval 61,3 und MM-IF-Eval 52,7, nennt aber weder genaue IF-Eval-Variante noch Skala, Prompts, Stichprobengröße oder Konfidenzintervalle. |
| Ungeklärt | card-paper-score-conflicts Hinweis Die aktuelle Modellkarte nennt MMMU 52,5 und MathVista 58,0, das Pixtral-Paper dagegen MMMU 52,0 und MathVista 58,3. Diese bestehenden Werte wurden weder ersetzt noch abgeglichen. |
| Nicht veröffentlicht | model-specific-denominator Originalwortlaut The cited MMBench table does not state a model-specific denominator or confidence interval. |
| Ungeklärt | overall-accuracy Originalwortlaut The abstract says Pixtral 12B scored 51.7%, while Table II prints 0.5 as Total and Table III reports 60 correct of 120 questions. The overall value is excluded; the eight included task rows are individually supported by Table III counts. |
| Weitere Quelle | Hugging Face (abgerufen 15. Oktober 2026) · Pixtral 12B model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Mistral Pixtral 12B model card (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Pixtral 12B paper reporting the LMSys Vision Arena snapshot (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Annotation-Efficient Vision-Language Model Adaptation to the Polish Language Using LLaVA Framework (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | The Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokenization (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Alignment Drift in Multimodal LLMs: A Two-Phase, Longitudinal Evaluation of Harm Across Eight Model Releases (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | OCRBench v2 paper, NeurIPS Datasets and Benchmarks Track (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Tonmoy et al., Vision-Language Models for Criterion-Level Grading of Handwritten Examinations in Outcome-Based Education (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Authors of Visual Reasoning Evaluation of Grok, Deepseek’s Janus, Gemini, Qwen, Mistral, and ChatGPT (arXiv:2502.16428) (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Bechard et al., StarFlow: Generating Structured Workflow Outputs From Sketch Images (arXiv:2503.21889v2, Table 2) (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026) · Pixtral 12B 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 |