# Magistral Small 1.0

> Fiche du modèle de langage Magistral Small 1.0 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Magistral Small 1.0 (Mistral AI) : score IA de 56,8, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/magistral-small-1-0/
Origine : Mistral AI · France · sorti le 10 juin 2025

## Score général

- Score IA : 56,8 (marge à 90 % : de 53,6 à 60,0)
- Rang : non classé, score provisoire
- Couverture : 45 % du poids des tâches, 10 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 56,8 | Provisoire · 22 % |
| Code | non mesuré | Non mesuré |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | 56,5 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 56,8 | Provisoire · 20 % |
| Français | 58,9 | Rang 93 · 56 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M5 Pro de 24 Go. Mémoire estimée : 16,6 Go.

- Allégée, 4 bits : 16,6 Go
- Allégée, 8 bits : 29,0 Go
- Complète, 16 bits : 55,2 Go

- Plus petite machine : [Mac 24 Go](https://quelleia.com/local/#mac_24_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 24 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Intel Arc Pro B60](https://quelleia.com/local/intel-arc-pro-b60/)
- PC portable RTX : [PC portable GeForce RTX 24 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_rtx_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable avec GeForce RTX 5090](https://quelleia.com/local/pc-portable-geforce-rtx-5090/)
- PC portable Intel : [PC portable Intel Core Ultra 32 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_intel_32_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 Go](https://quelleia.com/local/samsung-galaxy-book6-pro-16/)
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 24 Go](https://quelleia.com/local/#mac_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac mini M5 Pro, 24 Go](https://quelleia.com/local/mac-mini-m5-pro-24go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 32 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_32_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Ryzen AI Max 385, 32 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-385-32go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version complète ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,43 € / 1,30 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 40 960 jetons (environ 31 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 24 milliards
- Licence : Apache 2.0 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : B (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Janvier 2025

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/bullerwins/Magistral-Small-2506-fp8)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Magistral-Small-2506-fp8)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [API Mistral AI](https://docs.mistral.ai)
- L'essayer : [Le Chat](https://chat.mistral.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 93,6 % | 45,3 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 74,3 % | 96,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 69 % | 75,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 63 % | 55,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| compar:IA | Français | 1 010,0 Elo | 66,9 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| GPQA Diamond | Sciences | 56,1 % | 56,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 40,9 % | 47,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 30 % | 56,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 5 % | 56,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Magistral Small 1.0 ?** Magistral Small 1.0 obtient un score IA de 56,8, avec une marge de 53,6 à 60,0. Ce score est provisoire : il repose sur 10 mesures, et le modèle n'a pas de rang.

**Dans quelles tâches Magistral Small 1.0 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (58,9) et raisonnement (56,8). Sa tâche la plus faible est maths (56,5).

**Magistral Small 1.0 peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M5 Pro de 24 Go. Mémoire estimée : 16,6 Go.

**Combien coûte Magistral Small 1.0 ?** 0,43 € par million de jetons en entrée et 1,30 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Magistral Small 1.0 ?** Magistral Small 1.0 est édité par Mistral AI (France), et il est sorti le 10 juin 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com