Página automatizada. Redactada y traducida automáticamente por IA y verificada con las fuentes mediante software; sin editor humano. SI-IQ es un índice elaborado a partir de resultados públicos de benchmarks, no una prueba de CI. Cómo funciona
¿Qué tan inteligente es Ministral 8B?
Ministral 8B es un modelo de Mistral AI, lanzado el 16 oct 2024. Su SI-IQ es 47 (intervalo del 90 % 41–53), estimado a partir de 3 resultados de benchmarks de 2 evaluadores independientes.
Este modelo tiene menos de 5 resultados de benchmarks independientes o menos de 2 evaluadores distintos, por lo que se muestra pero no se clasifica.
Datos
- Desarrollador
- Mistral AI
- Lanzamiento
- 16 oct 2024
- Acceso
- Pesos abiertos (licencia no comercial)
- Benchmarks utilizados
- 3 resultados de 2 evaluadores
Capacidad por áreas (SI-IQ, intervalo del 90 %)
Todos los resultados de benchmarks utilizados
Cada puntuación es un único valor tal como lo publicó la fuente: en el caso de Epoch AI, el mejor de sus ajustes de ejecución; en el de OpenRouter, el proveedor de alojamiento mediano (el alojamiento propio del desarrollador cuando realizó la prueba). El «SI-IQ implícito» es la capacidad a la que apunta este único resultado; el SI-IQ global es su media ponderada por precisión.
| Benchmark | Puntuación | Evaluado por | Fuente |
|---|---|---|---|
| MATH Level 5 | 14,9 % | Epoch AI | Epoch AI Benchmarking Hub · archivo de datos |
| GPQA Diamond | 27,1 % | Epoch AI | Epoch AI Benchmarking Hub · archivo de datos |
| Berkeley Function Calling Leaderboard | 11,1 % | UC Berkeley (Gorilla) | Berkeley Function Calling Leaderboard · archivo de datos |
Preferencia humana (Arena)
En la clasificación de Arena, donde las personas votan entre dos respuestas anónimas, Ministral 8B tiene una puntuación de 1238 (1229–1247) a partir de 4781 votos (publicada el 15 oct 2026). La preferencia humana es una medida distinta de la capacidad en benchmarks y no forma parte de SI-IQ. Arena (Hugging Face)
Calculado con la versión 1.0.0 del método SI-IQ. Leer la metodología completa
Fuentes de datos: 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).