Mistral Small 3
Pontuações de benchmark
Do que se baseia a pontuação
A pontuação geral é um composto ponderado. Fonte principal de dados: ARC Prize, Hugging Face, Composto de benchmarks.
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Código 20% No data
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Texto 24% No data
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Imagem 12% No data
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Matemática 5% No data
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Raciocínio 39% 38.0 ARC Prize, Hugging Face, Composto de benchmarks
- ARC-AGI-2 0.0% confiança 95%
- GPQA Diamond 71.2% confiança 82%
- GPQA Diamond 71.2% · ARC-AGI-2 0.0% 38.0 confiança 88%
Detalhamento de benchmarks
- ARC-AGI-2
- GPQA Diamond
Sem dados para: Código, Texto, Imagem, Matemática — excluídos da pontuação geral.
Descrição
O Mistral Small 3 é um modelo de linguagem robusto que se destaca pela sua velocidade e preço acessível. Com uma janela de contexto de 32.000 tokens, é ideal para processar grandes volumes de texto, tornando-se uma excelente escolha para desenvolvedores que buscam eficiência. Este modelo se destaca especialmente em raciocínio, gerando respostas precisas para perguntas complexas. Além disso, por ser um modelo open source, a Mistral Small 3 permite que os usuários a personalizem e integrem facilmente em seus projetos, sem custos adicionais. No entanto, vale ressaltar que não oferece suporte para dados visuais, o que pode limitar sua aplicação em cenários multimodais.
Pontos fortes
- Alta velocidade de processamento de texto.
- Preço acessível para utilização.
- Código aberto, proporcionando flexibilidade.
- Excelentes capacidades de raciocínio.
Limitações
- Não suporta dados visuais.
- Limitações em aplicações multimodais.
- Pode exigir otimizações adicionais para tarefas específicas.