# Mistral Small 3.1

> Fiche du modèle de langage Mistral Small 3.1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Mistral Small 3.1 (Mistral AI) : score IA de 49,7, 192e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/mistral-small-3-1/
Origine : Mistral AI · France · sorti le 17 mars 2025

## Score général

- Score IA : 49,7 (marge à 90 % : de 45,1 à 54,4)
- Rang : 192 (Groupe 12, ex æquo)
- Couverture : 80 % du poids des tâches, 21 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 | 50,5 | Provisoire · 22 % |
| Code | 51,3 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 48,7 | Rang 214 · 100 % |
| Maths | 45,0 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 50,3 | Rang 92 · 60 % |
| Français | 58,6 | Rang 97 · 75 % |
| Vision | 50,8 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 48,7 | Rang 212 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Mistral Small 3.1](https://artificialanalysis.ai/models/mistral-small-3-1) | 7,1 | 186e sur 193 | non publié | non publié | 0,11 $ / 0,17 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/mistral-small-3-1

## Exécution locale

Non. Mistral Small 3.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 0,09 € / 0,26 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 128 000 jetons (environ 96 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Septembre 2024

## Où le trouver

- 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 | 94,9 % | 57,0 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 83,4 % | 90,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 75 % | 100,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 70,5 % | 72,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 66,6 % | 67,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MATH Level 5 | Maths | 46,8 % | 48,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 44,8 % | 49,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 44 % | 47,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 40,2 % | 45,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 39,4 % | 46,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 38,6 % | 88,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, questions de code | Code | 1 360,9 Elo | 51,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LiveBench, code | Code | 36,2 % | 45,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, texte | Usage | 1 303,1 Elo | 47,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 127,0 Elo | 52,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 270,3 Elo | 47,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 34,2 % | 67,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, questions en français | Français | 1 305,6 Elo | 45,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 301,9 Elo | 47,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 277,0 Elo | 44,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 58,6 % | 50,8 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| GPQA Diamond | Sciences | 47,5 % | 50,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SciCode | Code | 26,5 % | 53,2 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| GPQA Diamond | Sciences | 41,9 % | 46,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 5,8 % | 43,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 3,9 % | 40,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 1 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Mistral Small 3.1 ?** Mistral Small 3.1 obtient un score IA de 49,7, avec une marge de 45,1 à 54,4, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 192e sur 246 modèles, à partir de 21 mesures.

**Dans quelles tâches Mistral Small 3.1 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (58,6) et code (51,3). Sa tâche la plus faible est maths (45,0).

**Mistral Small 3.1 peut-il tourner en local ?** Non. Mistral Small 3.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Mistral Small 3.1 ?** 0,09 € par million de jetons en entrée et 0,26 € 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 Mistral Small 3.1 ?** Mistral Small 3.1 est édité par Mistral AI (France), et il est sorti le 17 mars 2025. C'est un modèle fermé.

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