Mistral: Ministral 3 3B 2512

Mistral : Ministral 3 3B 2512 est un modèle de génération de texte de Mistral, publié le 2 décembre 2025. C'est le plus petit membre de la famille Ministral 3, que Mistral décrit comme une gamme de petits modèles de langage efficaces. L'identifiant du modèle sur api14 est mistralai/ministral-3b-2512, et sa catégorie principale est texte.

Le modèle accepte en entrée du texte et des images et produit du texte en sortie, il peut donc traiter à la fois des invites en langage naturel et des invites contenant des images. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 131 072 tokens et d'une sortie maximale de 104 857 tokens, ce qui signifie que vous pouvez envoyer de longs documents ou de longues conversations tout en gardant de la place pour une réponse générée substantielle. Les paramètres de requête pris en charge incluent temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools et tool_choice. La présence de tools et tool_choice signifie qu'il peut participer à des flux d'appel de fonctions ou d'utilisation d'outils, et structured_outputs ainsi que response_format vous permettent de demander des réponses lisibles par machine plutôt que du texte libre.

Comme il traite à la fois le texte et les images, les usages pratiques incluent la description ou l'extraction d'informations à partir d'images, la réponse à des questions sur des captures d'écran ou des schémas, et des invites mixtes où une image est accompagnée d'instructions écrites. Son contexte long le rend adapté à la synthèse de longs documents, au traitement d'historiques de conversation volumineux, ou au traitement de grands lots de texte en une seule requête. La prise en charge des outils en fait un candidat pour les flux de type agent où le modèle décide quand appeler une fonction externe, et les sorties structurées sont utiles lorsque le résultat doit alimenter un autre programme, par exemple en remplissant un objet JSON ou un schéma fixe. La sortie maximale élevée convient également aux tâches qui nécessitent de longues réponses générées, comme la rédaction de rapports ou le développement de notes en texte complet.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle mistralai/ministral-3b-2512 de la même manière que vous appelleriez n'importe quel autre point de terminaison de type chat completions. Définissez le champ model sur cet identifiant, fournissez vos messages, et ajoutez tous les paramètres pris en charge dont vous avez besoin : temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools et tool_choice. Comme l'interface est compatible OpenAI, les bibliothèques clientes OpenAI existantes et les formes de requête fonctionnent généralement sans modification, ce qui réduit l'effort de migration.

Comme il s'agit du plus petit modèle de sa famille, c'est un choix raisonnable lorsque la latence ou le débit importe plus que la profondeur de raisonnement maximale. Pour les tâches qui nécessitent un raisonnement plus lourd ou une planification multi étapes plus complexe, un modèle plus grand de la même famille ou d'un autre fournisseur conviendra mieux. Les faits présentés ici n'indiquent pas de résultats de benchmark, évaluez donc le modèle par rapport à votre propre charge de travail avant de vous engager.