Mistral Small 3 : prix, contexte et performances

Mistral Small 3 en bref

Mistral Small 3 est un modèle de langage de Mistral AI, sorti le 30 janvier 2025. Il a donc plus d'un an : des successeurs ont pu sortir depuis. Ses poids sont publiés : vous pouvez le télécharger et le faire tourner sur vos propres serveurs, ou passer par l'un des 6 fournisseurs d'API qui le référencent sur models.dev. Il n'a pas de mode raisonnement déclaré : il répond directement, sans étape de réflexion facturée en plus.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Que disent les tests indépendants ?

Epoch AI publie 2 résultats pour Mistral Small 3 sur les tests de notre panier : trop peu pour calculer un indice de capacité fiable.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 47,3 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 6,7 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %

Ce que ça coûte

Mistral Small 3 est facturé 0,05 $US par million de tokens en entrée et 0,08 $US en sortie (médiane de 6 hébergeurs, relevé du 22 octobre 2026).

Pour fixer les idées : lire 20 000 tokens (une trentaine de pages) et en rédiger 2 000 coûte environ 0,001 $US ; mille fois cette tâche, 1,16 $US.

C'est 12,5 fois moins cher que le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Contexte et capacités

Sa fenêtre de contexte atteint 32 768 tokens, soit environ 49 pages de texte à 500 mots par page : à réserver aux échanges courts et aux documents brefs. Une réponse peut compter jusqu'à 16 384 tokens.

Il accepte en entrée : texte. Ses connaissances s'arrêtent à 31 octobre 2023 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il n'est pas référencé comme capable d'appeler des outils : il convient mal pour piloter un agent qui doit agir sur d'autres logiciels.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

Quand le choisir ?

Par sa catégorie, Mistral Small 3 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Son coût très bas (moins d'un demi-centime pour notre tâche type) permet de l'appeler des milliers de fois par jour.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Par quoi le remplacer ?

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Mistral Small 3 sont :

• DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B (DeepSeek, 0,09 $US par million de tokens en sortie)
• Ministral 3 3B 2512 (Mistral AI, 0,10 $US par million de tokens en sortie)
• Granite 4.0 Micro (IBM (Granite), 0,11 $US par million de tokens en sortie)
• LFM2-24B-A2B (Liquid AI, 0,12 $US par million de tokens en sortie)