Mistral: Ministral 3 8B 2512

Mistral: Ministral 3 8B 2512

Mistral AILLM

A balanced model in the Ministral 3 family, Ministral 3 8B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities.

MultimodalOpen SourceAPI DisponívelVisãoTool Calling

Especificações

Context Window

262K tokens

Preço Input/1M

$0.15

Preço Output/1M

$0.15

Parâmetros

Benchmarks

Resultados do Mistral: Ministral 3 8B 2512 nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveCodeBench30.3100.0Artificial Analysis official API
AA Coding Index10.0100.0Artificial Analysis official API

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AIME 202531.7100.0Artificial Analysis official API
AA Math Index31.7100.0Artificial Analysis official API

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index14.8100.0Artificial Analysis official API

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU Pro64.2100.0Artificial Analysis official API
GPQA Diamond47.1100.0Artificial Analysis official API

Informações

Tool Calling
✅ Suportado
Visão
✅ Suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Mistral: Ministral 3 8B 2512

O que é o Mistral: Ministral 3 8B 2512?

O Mistral: Ministral 3 8B 2512 é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Mistral AI, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Mistral: Ministral 3 8B 2512 é cobrado por uso, com preço de US$ 0.15/1M tokens de input e US$ 0.15/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Mistral: Ministral 3 8B 2512 em reais fica em torno de R$ 0.93/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Mistral: Ministral 3 8B 2512 foi avaliado em 7 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Mistral: Ministral 3 8B 2512 é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Mistral: Ministral 3 8B 2512 compete diretamente com modelos de nível similar. A Mistral AI compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Mistral: Ministral 3 8B 2512 oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Mistral: Ministral 3 8B 2512?

A balanced model in the Ministral 3 family, Ministral 3 8B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities.

Quanto custa o Mistral: Ministral 3 8B 2512?

O Mistral: Ministral 3 8B 2512 custa US$ 0.15/1M tokens de input e US$ 0.15/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Mistral: Ministral 3 8B 2512 funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Mistral: Ministral 3 8B 2512, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Mistral: Ministral 3 8B 2512 se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Mistral: Ministral 3 8B 2512 obteve scores como: LiveCodeBench: 30.3/100, AA Coding Index: 10/100, AIME 2025: 31.7/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Mistral: Ministral 3 8B 2512 é open source?

Sim, o Mistral: Ministral 3 8B 2512 é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 15 de maio de 2026 Ver metodologia →