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 NeMo?

47 SI-IQ · 90-%-Intervall 41–53
Nicht in der Rangliste: zu wenige Daten

Mistral NeMo ist ein Modell von Mistral AI, veröffentlicht am 18.07.2024. Sein SI-IQ beträgt 47 (90-%-Intervall 41–53); die Schätzung stützt sich auf 3 Benchmark-Ergebnisse von 2 Evaluatoren.

Datenstand 18.10.2026 · Methode 1.0.0

Ein Modell wird in die Rangliste aufgenommen, wenn seine Ergebnisse aus mindestens 5 Benchmarks (die beiden Läufe von GPQA Diamond zählen als einer) in mindestens 3 Bereichen von mindestens 2 verschiedenen Evaluatoren stammen und die Veröffentlichungsdaten seiner Versionen höchstens 60 Tage auseinanderliegen. Dieses Modell erfüllt diese Bedingung noch nicht und wird daher mit einer vorläufigen Schätzung angezeigt, aber nicht in die Rangliste aufgenommen.

Fakten

Entwickler
Mistral AI
Veröffentlicht
18.07.2024
Zugang
Offene Gewichte (eingeschränkte Lizenz)
Verwendete Benchmarks
3 Benchmark-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 Bereich Punktzahl Abgeleiteter SI-IQ Evaluiert von Wie von der Quelle aufgeführt Abgerufen Quelle
MATH Level 5 Mathematik 10,8 % 44 Epoch AI open-mistral-nemo-2407 18.10.2026 Epoch AI Benchmarking Hub · Datendatei
GPQA Diamond Wissen 29,9 % 34 Epoch AI open-mistral-nemo-2407 18.10.2026 Epoch AI Benchmarking Hub · Datendatei
Berkeley Function Calling Leaderboard Agenten 27,6 % 67 UC Berkeley (Gorilla) Open-Mistral-Nemo-2407 (FC) 18.10.2026 Berkeley Function Calling Leaderboard · Datendatei

Berechnet mit der SI-IQ-Methodenversion 1.0.0. Die vollständige Methodik lesen

Datenquellen: Berkeley Function Calling Leaderboard, Gorilla project (Apache-2.0); Epoch AI, ‘Capabilities & benchmarking’ (CC BY 4.0) (Lizenzen und Änderungen).