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Mistral: Ministral 3 14B 2512

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Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

Ministral 3 14B Instruct 2512 es el modelo más grande de la familia Ministral 3 de Mistral: una versión FP8 ajustada por instrucciones que combina un modelo de lenguaje de 13.5B con un codificador de visión de 0.4B, por lo que acepta texto e imágenes y devuelve texto. La ficha del modelo anuncia una ventana de contexto de 256k, soporte multilingüe, llamada nativa de funciones con salida JSON y licencia Apache 2.0, y afirma que los pesos FP8 caben en unos 24 GB de VRAM para despliegue local. Las pruebas publicadas por el proveedor lo comparan favorablemente con modelos de tamaño similar, pero son resultados declarados por el fabricante que aún requieren validación en cargas de trabajo reales.[1][2]

Puntos fuertes

Entrada multimodal: la ficha y el listado de OpenRouter describen entrada de texto e imagen con salida de texto, además de una ventana de contexto de 256k para documentos largos.[1][2]
Funciones agénticas: la ficha declara llamada nativa de funciones y salida JSON, y el catálogo expone los parámetros tools, tool_choice y structured_outputs.[1][2]
Flexibilidad de despliegue: la ficha indica que los pesos FP8 caben en unos 24 GB de VRAM (menos con cuantización adicional) y la licencia Apache 2.0 permite uso comercial y modificación.[2]

Limitaciones

La evidencia se limita a la ficha del proveedor y a una entrada del catálogo de OpenRouter; no se incluyeron evaluaciones independientes, y afirmaciones como 'best-in-class' o la comparabilidad con Mistral Small 3.2 24B son declaraciones del fabricante sin verificar.[1][2]
Esta es la variante Instruct en FP8: no puede asumirse el comportamiento de la variante Reasoning, y la entrada de OpenRouter indica reasoning como null.[1][2]
No se especifica la fecha de corte de conocimiento, y las recomendaciones de la ficha (temperatura inferior a 0.1 en producción, imágenes de proporción casi cuadrada) sugieren que se necesita ajuste; valide con su propia carga de trabajo.[1][2]

Dónde utilizarlo

Asistentes de chat privados o locales en entornos con capacidad de GPU limitada, un escenario de despliegue que el proveedor menciona explícitamente.[2]
Flujos de trabajo agénticos locales que dependen de llamadas a herramientas y funciones, capacidad que la ficha destaca como central.[2]
Tareas con imágenes como preguntas y respuestas visuales, además de fine-tuning y especialización bajo la licencia permisiva.[2]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · Mistral: Ministral 3 14B 2512Fuentes consultadas: 13 nov 2026
[2] Model documentation · Mistral: Ministral 3 14B 2512Fuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

The largest model in the Ministral 3 family, Ministral 3 14B offers frontier capabilities and performance comparable to its larger Mistral Small 3.2 24B counterpart. A powerful and efficient language...

Especificaciones

ID del modelo: mistralai/ministral-14b-2512
Creador: mistralai
Añadido a OpenRouter: 02.12.2025
Longitud de contexto: 262,144
Modalidad: text+image->text
Modalidades de entrada: text, image
Modalidades de salida: text
Precio por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.200 / salida $0.200
Corte de conocimiento: —
Fecha de expiración: —

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

Tarea	Nota	Capacidad declarada por la fuente
Calidad general	Sin medición	—
Programación	CC — por debajo de la franja B	—
Agentes	CC — por debajo de la franja B	parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escritura	Sin medición	salida: text
Razonamiento	Sin medición	—
Análisis de documentos	Sin medición	—
Visión	Sin medición	entrada: image
Generación de imágenes	Sin medición	—
Audio	Sin medición	—
Vídeo	Sin medición	—
Embeddings	Sin medición	—

Evaluaciones

Fuente	Benchmark	Valor	Nota	Datos obtenidos
Artificial Analysis	Coding index	14.4	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Artificial Analysis	Agentic index	1.1	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · 3dtasa de victoria 39.6% · posición 122	973Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestasa de victoria 44% · posición 120	1,056Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtasa de victoria 43.6% · posición 121	1,028Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · websitetasa de victoria 44.8% · posición 119	1,074Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

S — S — 10% superior de la cohorte
A — A — siguiente 20% de la cohorte
B — B — siguiente 30% de la cohorte
C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

Proveedor	Longitud de contexto	Precio entrada /1M	Precio salida /1M	Latencia p50 (30m, s)	Rendimiento p50 (30m, tok/s)	Disponibilidad (30m)
Mistral	262,144	$0.200	$0.200	—	—	100%
Mistral	262,144	$0.220	$0.220	—	—	100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.