Mistral AISprachmodell
Voxtral Mini 3B 2507
Für Voxtral Mini 3B 2507 gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
39von 100wie im Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
Das Besondere an Voxtral Mini 3B 2507 ist Audioverstehen in einem 3B-Checkpoint. Er verarbeitet Audio und Text mit 32.000 Token Kontext, transkribiert Aufnahmen, beantwortet Fragen und erstellt Zusammenfassungen. Er steht als 3B-Variante neben Voxtral Small 24B.
Die Modellkarte nennt einen dedizierten Transkriptionsmodus neben Fragen und Zusammenfassungen direkt aus Audio.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 77 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
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Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Voxtral Speech Understanding LLM Judge (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 85.59
- Bewertung
- 85.59
- Messgröße
- mean binary helpfulness indicator
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 2, internal Speech Understanding benchmark
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exaktes Repository mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507, das der öffentliche Voxtral-Mini-Online-DPO-Checkpoint der Arbeit ist. Der interne Speech-Understanding-Benchmark nutzt Audio aus realen Situationen mit Frage-Antwort-Aufgaben. Tabelle 2 nennt den Mittelwert einer binären Bewertung von Korrektheit und Hilfreichsein; jede Antwort wird zehnmal unabhängig bewertet. Die Gesamtzahl der Fragen und die vollständigen Decoding-Einstellungen sind nicht angegeben.
- Einordnung
- Die Tabelle nennt 85,59 ± 3,77 als Mittelwert ± Standardabweichung aus zehn unabhängigen Bewertungen je Antwort. Der ±-Wert ist kein 95-%-Konfidenzintervall; die Zahl der bewerteten Fragen ist nicht angegeben.
Voxtral English Short-Form WER (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 6.79
- Bewertung
- 6.79
- Messgröße
- macro-average word error rate across English short-form test sets
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 2 English short-form evaluation
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exaktes Repository mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507, das der öffentliche Voxtral-Mini-Online-DPO-Checkpoint der Arbeit ist. Tabelle 2 nennt den Makrodurchschnitt der WER über englische Kurzform-Testsets. Die Tabelle führt weder die vollständige Datensatzliste noch Decoding-Einstellungen oder die Zahl der Beispiele auf.
- Einordnung
- Die Arbeit bezeichnet den Wert als Makrodurchschnitt der WER für englische Kurzform-Aufgaben. Tabelle 2 führt die Datensätze jedoch nicht einzeln auf und veröffentlicht kein Unsicherheitsintervall.
LibriSpeech Test Clean WER (LS-C) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1.86
- Bewertung
- 1.86
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, English short-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die englische Kurzform-WER, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 3 nennt weder Stichprobengrößen pro Korpus noch Unsicherheitsintervalle.
LibriSpeech Test Other WER (LS-O) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 4.04
- Bewertung
- 4.04
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, English short-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die englische Kurzform-WER, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 3 nennt weder Stichprobengrößen pro Korpus noch Unsicherheitsintervalle.
GigaSpeech WER (GS) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 10.68
- Bewertung
- 10.68
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, English short-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die englische Kurzform-WER, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 3 nennt weder Stichprobengrößen pro Korpus noch Unsicherheitsintervalle.
VoxPopuli WER (VP) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 6.85
- Bewertung
- 6.85
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, English short-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die englische Kurzform-WER, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 3 nennt weder Stichprobengrößen pro Korpus noch Unsicherheitsintervalle.
SwitchBoard WER (SB) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.32
- Bewertung
- 11.32
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, English short-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die englische Kurzform-WER, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 3 nennt weder Stichprobengrößen pro Korpus noch Unsicherheitsintervalle.
CHiME-4 WER (C-4) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 10.59
- Bewertung
- 10.59
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, English short-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die englische Kurzform-WER, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 3 nennt weder Stichprobengrößen pro Korpus noch Unsicherheitsintervalle.
SPGISpeech WER (SPGI) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 2.19
- Bewertung
- 2.19
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, English short-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die englische Kurzform-WER, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 3 nennt weder Stichprobengrößen pro Korpus noch Unsicherheitsintervalle.
Earnings-21 WER (E21 10m) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 9.62
- Bewertung
- 9.62
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, Earnings-21 10m long-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die 10-Minuten-Langformvarianten von Earnings-21/Earnings-22, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Laut Arbeit handelt es sich um 10-minütige Segmente einstündiger Earnings-Calls; Stichprobengrößen pro Zeile und Unsicherheitsintervalle sind nicht angegeben.
Earnings-22 WER (E22 10m) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.84
- Bewertung
- 11.84
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 3, Earnings-22 10m long-form
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 3
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist die Voxtral-Mini-Zeile aus Tabelle 3 für die 10-Minuten-Langformvarianten von Earnings-21/Earnings-22, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Laut Arbeit handelt es sich um 10-minütige Segmente einstündiger Earnings-Calls; Stichprobengrößen pro Zeile und Unsicherheitsintervalle sind nicht angegeben.
FLEURS Arabic WER (ar) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 25.4
- Bewertung
- 25.4
- Messgröße
- word error rate (WER)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Voxtral paper v1 Table 4, FLEURS per-language
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Mistral AI Voxtral paper Table 4
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakter öffentlicher Checkpoint mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Die Arbeit identifiziert Mini Online DPO als öffentlichen Voxtral-Mini-Checkpoint (Tabelle 2); dies ist ausschließlich die Voxtral-Mini-Zeile in Tabelle 4, der FLEURS-Tabelle mit WER je Sprache, nicht die separaten Zeilen Voxtral Mini Transcribe oder Voxtral Small. Tabelle 4 nennt weder Stichprobengrößen je Sprache noch Unsicherheitsintervalle.
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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 8. November 2026
Voxtral Mini 3B 2507Fugu Ultra v2 38Kimi K2 0905 38Kimi K2.8 Preview 38Ling 3.1 Flash 1019 38
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.
Ähnliche Modelle
Weitere Modelle derselben Art wie Voxtral Mini 3B 2507, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.
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- Magistral SmallMistral AI · gleicher Anbieter
- Devstral SmallMistral AI · gleicher Anbieter
- Voxtral Small 24BMistral AI · gleicher Anbieter
- Magistral Small 1.2Mistral AI · gleicher Anbieter
- Voxtral Small (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. Mai 2026 (Gewichte bleiben verfügbar)
- Quelle: Abschaltung
Häufige Fragen zu Voxtral Mini 3B 2507
Wie groß ist das Kontextfenster von Voxtral Mini 3B 2507?
32.768 Token. So viel Text liest Voxtral Mini 3B 2507 auf einmal, das sind rund 50 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
Kann ich Voxtral Mini 3B 2507 lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von Mistral AI
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- Apache 2.0
- Parameter
- 3 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 25 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. 17 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Ungeklärt | benchmark-configuration Hinweis Die genauen Ergebnisse je Korpus und Sprache sind aus dem Voxtral-Paper erfasst. Nicht alle aufgabenspezifischen Dekodierungseinstellungen und keine unveränderliche Revision der Inferenzumgebung sind dokumentiert. |
| Ungeklärt | accepted-independent-asr-leaderboard-results Hinweis Ein Open-ASR-Manifest für den exakten Checkpoint war in einem HF-Staff-PR sichtbar. Am 15.10.2026 stand der PR jedoch noch auf „Ready to merge“. Die vorgeschlagenen Werte werden daher nicht als akzeptierte Leaderboard-Beobachtungen behandelt. |
| Nicht veröffentlicht | test-sample-count-and-decoding-settings Hinweis Der Evaluator veröffentlicht WER und ein 95-%-Bootstrap-Intervall, aber weder die Zahl gewerteter Testclips noch die Decoding-Einstellungen des Modells. |
| Ungeklärt | accepted-open-asr-result Hinweis Das exakte Open-ASR-Ergebnis mit WER 7,05 ist sichtbar, aber die HF-Ergebnismetadaten nennen verified=false und der offizielle PR #47 ist weiterhin offen. Der Wert bleibt bis zur Annahme durch den Benchmark ausgeschlossen. |
| Nicht veröffentlicht | longshot-model-denominator-and-score-ci Hinweis Der Beitrag nennt benchmarkweite Stichprobensummen und einen Generierungslauf, aber weder ein exaktes modellbezogenes N noch ein Score-Konfidenzintervall. |
| Nicht veröffentlicht | per-cell-sample-count Originalwortlaut The source gives 2,067 clips for the overall robustness domain, but not per subset/model cell. |
| Nicht veröffentlicht | confidence-intervals Originalwortlaut The source reports no confidence interval for Table 7 cells. |
| Ungeklärt | inference-route Originalwortlaut The generic inference section mentions local runs and default settings, while the model appendix names a helper; it does not bind the exact Voxtral row to a route or provide its per-model decoding settings. |
| Weitere Quelle | Hugging Face (abgerufen 15. Oktober 2026; 17. Oktober 2026; 22. Oktober 2026) · Voxtral Mini 3B model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Mistral AI Voxtral paper (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | PERIT-STT (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LongShOTBench paper authors, arXiv (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Voice Arena and Hugging Face (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Handy models (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | AfriSpeech-MultiBench: A Verticalized Multidomain Multicountry Benchmark Suite for African Accented English ASR (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Efficiently Adapting Spoken Language Models for the Singaporean Context (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Soniqo, Voxtral Mini 3B 2507 benchmark documentation (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026) · Voxtral announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 17. Oktober 2026)123456 |
| 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 |