참고자료 5신뢰도 88%종합 신뢰도: 88%핀의 출처와 참고 자료가 날짜를 얼마나 뒷받침하는지.출처를 포함한 자료 5건이 핀의 시작·종료 시각을 얼마나 강하게 뒷받침하는지에 대한 가중 평균. 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다신뢰도 75% 이상 핀 모두 보기
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- [1]90%mistral.ai/news/mistral-small-3mistral.ai· 게시 2026년 10월 12일· 시작 2025년 1월 30일 ✓· 점수의 73%
Mistral[5]의 발표문 'Mistral Small 3'의 날짜는 2025년 1월 30일이며, 변경 이력에는 'January 30: We released Mistral Small 3 (mistral-small-2501)'라고 적혀 있다. Simon Willison[3]의 게시물도 같은 날짜다.
- [2]70%Mistral unveils Small 3, a fast, 24B-parameter AI model - AlternativeToalternativeto.net· 게재 2025년 1월 31일· 점수의 7%
Restates Mistral's[1][5] claims: aimed at about 80% of generative AI tasks, fewer layers than competitors for lower latency, matches Llama 3.3 70B instruct at more than three times the speed, and was not trained with RL or synthetic data, so it can seed reasoning models.
- [3]80%Mistral Small 3 - Simon Willison's Weblogsimonwillison.net· 게재 2025년 1월 30일· 점수의 7%
Same-day write-up: the license move from the Mistral[1][5] Research License to Apache 2.0, the roughly 20GB class of model that suits laptops, the API price of $0.10 per million input tokens and $0.30 output (half the old Small price, against $0.15 and $0.60 for GPT-4o mini), and that it is the fourth Mistral Small release.
- [4]90%mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501 - Hugging Facehuggingface.co· 게재 2025년 1월 30일· 점수의 7%
Mistral's[1][5] card: 24B parameters, 32k context, 131k-vocabulary Tekken tokenizer, Apache 2.0, about 55 GB of GPU RAM in bf16, and internal scores of MMLU-Pro 0.663, GPQA 0.453, HumanEval 0.848, MATH 0.706, IFEval 0.829, MT-Bench 8.35, WildBench 52.27 and Arena Hard 0.873.
- [5]90%Changelog - Mistral AI documentationdocs.mistral.ai· 게재 2025년 1월 30일· 점수의 7%
Mistral's[1] changelog entry 'January 30: We released Mistral Small 3 (mistral-small-2501)'.
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