Automatisierte Seite. Automatisch von KI verfasst und übersetzt und per Software mit den Quellen abgeglichen; keine menschliche Redaktion. SI-IQ ist ein Index auf Basis öffentlicher Benchmark-Ergebnisse, kein IQ-Test. So funktioniert es
Wie intelligent ist Mistral Small 3.2?
Mistral Small 3.2 ist ein Modell von Mistral AI, veröffentlicht am 20.06.2025. Der SI-IQ beträgt 80 (90-%-Intervall 74–87), geschätzt aus 3 Benchmark-Ergebnissen von 2 unabhängigen Evaluatoren.
Dieses Modell hat weniger als 5 unabhängige Benchmark-Ergebnisse oder weniger als 2 verschiedene Evaluatoren und wird daher angezeigt, aber nicht in die Rangliste aufgenommen.
Fakten
- Entwickler
- Mistral AI
- Veröffentlicht
- 20.06.2025
- Zugang
- Offene Gewichte (eingeschränkte Lizenz)
- Verwendete Benchmarks
- 3 Ergebnisse von 2 Evaluatoren
Fähigkeiten nach Bereich (SI-IQ, 90-%-Intervall)
Alle verwendeten Benchmark-Ergebnisse
Jeder Wert ist genau so angegeben, wie ihn die Quelle veröffentlicht hat: bei Epoch AI die beste ihrer Laufeinstellungen, bei OpenRouter der mediane Hosting-Anbieter (das eigene Hosting des Entwicklers, wenn dieses den Test durchgeführt hat). „Implizierter SI-IQ“ ist die Fähigkeit, auf die dieses einzelne Ergebnis hindeutet; der Gesamt-SI-IQ ist ihr präzisionsgewichteter Durchschnitt.
| Benchmark | Punktzahl | Evaluiert von | Quelle |
|---|---|---|---|
| OTIS Mock AIME 2024–2025 | 30,3 % | Epoch AI | Epoch AI Benchmarking Hub · Datendatei |
| GPQA Diamond | 49,1 % | Epoch AI | Epoch AI Benchmarking Hub · Datendatei |
| Berkeley Function Calling Leaderboard | 37,1 % | UC Berkeley (Gorilla) | Berkeley Function Calling Leaderboard · Datendatei |
Menschliche Präferenz (Arena)
In der Arena-Rangliste, in der Nutzer zwischen zwei anonymen Antworten abstimmen, hat Mistral Small 3.2 eine Bewertung von 1.356 (1.351–1.361) aus 17.462 Stimmen (veröffentlicht am 15.10.2026). Menschliche Präferenz ist ein anderes Maß als die Leistung in Benchmarks und fließt nicht in den SI-IQ ein. Arena (Hugging Face)
Berechnet mit der SI-IQ-Methodenversion 1.0.0. Die vollständige Methodik lesen
Datenquellen: Arena leaderboard dataset on Hugging Face (CC BY 4.0); Berkeley Function Calling Leaderboard, Gorilla project (Apache-2.0); Epoch AI, ‘Capabilities & benchmarking’ (CC BY 4.0).