# Voxtral Mini Transcribe 2

Éditeur : Mistral AI (France). Poids ouverts (selon Artificial Analysis).

En bref : 23e sur 51 en transcription en anglais (Artificial Analysis).

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/voxtral-mini-transcribe-2/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

Modèle de transcription par lots de Mistral AI, servi par son API, avec identification des locuteurs, horodatage mot à mot et liste de termes pour guider l'orthographe des noms propres. Il accepte des enregistrements jusqu'à trois heures en une requête. (lu sur https://mistral.ai/news/voxtral-transcribe-2, https://docs.mistral.ai/models/voxtral-mini-transcribe-26-02)

- Sortie : 4 février 2026 (lu sur la page de l'éditeur, https://mistral.ai/news/voxtral-transcribe-2)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : 13 langues, dont le français (en, zh, hi, es, ar, fr, pt, ru, de, ja, ko, it, nl).
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : annoncé par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
- Source des langues annoncées : https://mistral.ai/news/voxtral-transcribe-2

## Ses classements

- Transcription en anglais, indice AA-WER : 23e sur 51, taux d'erreur par mot 3,59 % ; prix : 3 $ pour 1 000 minutes de parole ; par jeu de test : AA-AgentTalk 2,96 %, Earnings22 6,28 %, VoxPopuli 2,16 %. Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/speech-to-text/models/mistral (relevé du 19 octobre 2026).

## Modèles proches

- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Gemini 3.1 Pro Preview (Low)](https://quelleia.com/voix/modeles/google-gemini-3-1-pro-preview-low/), 22e (3,58 %), juste devant
- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Soniox v5 Async](https://quelleia.com/voix/modeles/soniox-v5-async/), 24e (3,81 %), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Transcription : Le taux d'erreur par mot compte les mots mal transcrits, oubliés ou ajoutés, pour cent mots prononcés : plus il est bas, mieux c'est. Chaque tableau vient d'une seule source, sur ses propres enregistrements : deux tableaux ne se comparent pas chiffre à chiffre.

## Noms dans les sources

- Artificial Analysis : Voxtral Mini Transcribe 2

## Liens

- Page de l'éditeur : https://docs.mistral.ai/models/voxtral-mini-transcribe-26-02
- L'essayer : https://docs.mistral.ai/studio/audio/speech_to_text

## Pages lues

- https://mistral.ai/news/voxtral-transcribe-2 (« Voxtral transcribes at the speed of sound. February 4, 2026 By Mistral »), 17/10/2026
- https://mistral.ai/news/voxtral-transcribe-2 (« Voxtral Mini Transcribe V2: State-of-the-art transcription with speaker diarization, context biasing, and word-level timestamps in 13 languages. »), 17/10/2026
- https://mistral.ai/news/voxtral-transcribe-2 (« Like Realtime, this model now supports 13 languages: English, Chinese, Hindi, Spanish, Arabic, French, Portuguese, Russian, German, Japanese, Korean, Italian, and Dutch. »), 17/10/2026
- https://mistral.ai/news/voxtral-transcribe-2 (« Longer audio support. Process recordings up to 3 hours in a single request. »), 17/10/2026
- https://docs.mistral.ai/models/voxtral-mini-transcribe-26-02 (« February 4, 2026 Blog GA Premier v 26.02 Voxtral Mini Transcribe 2 An efficient audio input model, pre-trained and optimized for transcription purposes only. »), 17/10/2026