Der erste Eintrag ist immer die Quelle des Pins. Die Gesamtsicherheit ist ein gewichteter Durchschnitt, wie fest jeder Beleg die oben verwendeten Start- und Endzeiten stützt; ein Beleg zählt für je 180 Tage, die er älter ist als der neueste, nur halb so viel.
Mistrals Ankündigung 'Mistral[5] Small 3.1' ist auf den 17. März 2025 datiert, und das Changelog vermerkt 'March 17: We released Mistral Small 3.1 (mistral-small-2503)'; der Bericht von Maginative[4] trägt dasselbe Datum.
eWeek's 18 March report notes Mistral's[1][5] own figures show it ahead of Gemma 3 and GPT-4o mini only 'in some benchmarks', and that the hardware claims apply to quantized versions.
Mistral's[1][5] model card: 24B parameters, 128k context, Apache 2.0, vision understanding added to Small 3, and the instruct scores MMLU 80.62%, MATH 69.30%, GPQA Diamond 45.96%, HumanEval 88.41%, MMMU 64.00%, DocVQA 94.08%, RULER 128K 81.20%; it notes Gemma 3 27B IT scores higher on MATH and Claude 3.5 Haiku higher on RULER 128K.
Same-day report: text and image inputs, 128K context, Apache 2.0, runs on a single RTX 4090 or a 32GB Mac when quantized, on Hugging Face[3] and Google Cloud Vertex AI with NVIDIA NIM and Azure AI Foundry to follow; gives no scores, so the claims rest on Mistral's[1][5] charts.
Mistral's[1] changelog entry 'March 17: We released Mistral Small 3.1 (mistral-small-2503)'; the same page lists Small 3.2 on June 20, 2025.
Fehlt etwas oder stimmt etwas nicht? Sag es in deinen eigenen Worten: ein Link, der diesen Pin belegt, ein anderes Start- oder Enddatum und warum, oder eine Angabe, die fehlt oder falsch ist. Die KI prüft es an den Quellen dieses Pins, sucht nach besseren und ergänzt jede Seite, die dich bestätigt. Die eigenen Quellen des Pins zählen weiterhin am meisten. Auch Bilder sieht sich die KI an: Eines, das etwas anderes oder die Sache schlecht zeigt, wird nach hinten gestellt oder ersetzt.
According to Mistral AI, Small 3.1 delivers better performance than similar models like Google Gemma 3 and GPT-4o-mini, achieving inference speeds of 150 tokens per second.
Mistral's own benchmarks show it outperforming Gemma 3 and GPT-4o Mini, but I haven't seen confirmation from external benchmarks.
Unlike many state-of-the-art AI models that require expensive cloud infrastructure, Mistral Small 3.1 can run efficiently on a single RTX 4090 GPU or a MacBook with 32GB RAM when quantized.
Originaltitel: Mistral Small 3.1 (24B) Released