ministral-14b-2512

Oversikt. Ministral 3 14B Instruct (2512) er Mistral AIs tette multimodale modell, som kombinerer en språkmodell med 13,5 milliarder parametere med en Pixtral-type visuell koder på 0,4 milliarder parametere, slik at den tar imot tekst og bilder og returnerer tekst. Den ble lansert 2. desember 2025 under Apache-2.0 med offentlige vekter, som instruksjonstilpasset medlem av Ministral 3-modellfamilien. Utviklere velger den når de ønsker en kompakt modell de kan drifte selv, med et kontekstvindu på 262 144 token og innebygd verktøykall.

Viktigste styrker. Leverandørens egne referansemålinger på modellkortet viser MATH Maj@1 på 0,904 og WildBench på 68,5, med Arena Hard på 0,551 – matematikk- og samtalekvalitet som er sterk for en tett 14B-modell. Samme modellkort rapporterer GPQA Diamond 0,57 og MMMU-Pro 0,50, noe som tyder på at resonnerings- og visjonssporene holder seg godt utover ren tekstevaluering. Innebygd funksjonskall med tools og tool_choice støttes, sammen med strukturerte utdata drevet av JSON-skjema, og tokenizeren dekker engelsk, fransk, spansk, tysk, italiensk, portugisisk, nederlandsk, kinesisk, japansk, koreansk og arabisk.

Når du bør bruke den. Bruk denne modellen til interaktivt arbeid der en svartid på omtrent ett sekund til første token er akseptabelt: spørsmål og svar om dokumenter og bilder, strukturert uttrekk til JSON og enkle verktøykall. Kontekstvinduet på 262 144 token passer til oppgaver med lange dokumenter som ellers ville krevd oppdeling. Unngå den i agentiske flertrinnsløkker – de agentiske skårene ligger klart under resultatene for generell bruk og matematikk, så arbeidsflyter med mye orkestrering hører hjemme på en sterkere resonneringsmodell.

Begrensninger. Kunnskapsgrensen som er innebygd i leverandørens eget systeminstruks er 2023-10-01, så nyere informasjon kan falle utenfor treningsdataene. Dette er Instruct-modellversjonen, ikke en resonneringsmodell: den eksponerer ingen resonneringsspor, og Mistral distribuerer en separat resonneringsmodellversjon for den rollen. Agentisk pålitelighet ved bruk av verktøy i flere steg er det svakeste målte området sammenlignet med de generelle egenskapene.

Suverenitetsnotat. Mistral AI er en fransk modellskaper, og vektene til Ministral 3 14B Instruct er publisert under Apache-2.0, slik at modellen kan driftes selv eller kjøres på kundestyrt infrastruktur uten eksponering mot den amerikanske CLOUD Act. De aktive Stav-endepunktene for denne modellen driftes fra Frankrike og Sveits.