Ministral 3 8B 2512, el modelo de Mistral AI en cifras

Presentación

Ministral 3 8B 2512 es un modelo de lenguaje de Mistral AI, lanzado el 2 de diciembre de 2025. Tiene, por tanto, 10 meses a 22 de octubre de 2026. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 8 proveedores de API que lo listan en models.dev. No tiene un modo de razonamiento declarado: responde directamente, sin una fase de reflexión facturada aparte.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Qué dicen las pruebas independientes?

Epoch AI publica un único resultado de Ministral 3 8B 2512 en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 27,1 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %

Lo que cuesta

Ministral 3 8B 2512 cuesta 0,15 US$ por millón de tokens de entrada y 0,15 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 8 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,003 US$; mil veces esa tarea, 3,3 US$.

Es 6,7 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 262.144 tokens, unas 393 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 209.715 tokens.

Acepta como entrada: texto y imagen.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Los pesos están publicados en Hugging Face (mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512). Vea también nuestra selección de modelos open source.

¿Para qué usos?

Por su categoría, Ministral 3 8B 2512 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

¿Con qué sustituirlo?

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Ministral 3 8B 2512 son:

• Qwen3.5 9B (Alibaba Cloud (Qwen), índice 49,6)
• Ling 3.0 Flash VL (inclusionAI (Ant Group), 0,18 US$ por millón de tokens de salida)
• Ling 3.0 Flash (inclusionAI (Ant Group), 0,18 US$ por millón de tokens de salida)
• Laguna S 2.1 (Poolside, 0,18 US$ por millón de tokens de salida)