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目录
Model catalogMagistral-Small-2506
MA

Magistral-Small-2506

Magistral-Small-2506

Release date: 2025-06-10更新于: 2025-06-10 23:26:25696
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
240.0亿
Context length
128K
Chinese support
Supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

Magistral-Small-2506

Model basics

Reasoning traces
Supported
Context length
128K tokens
Max output length
65536 tokens
Model type
推理大模型
Release date
2025-06-10
Model file size
No data
MoE architecture
No
Total params / Active params
240.0B / N/A
Knowledge cutoff
No data
Inference modes
No mode data
Magistral-Small-2506

Open source & experience

Code license
Apache 2.0
Weights license
Apache 2.0- 免费商用授权
GitHub repo
GitHub link unavailable
Hugging Face
https://huggingface.co/mistralai/Magistral-Small-2506
Live demo
https://chat.mistral.ai/chat?q=
Magistral-Small-2506

Official resources

Paper
Stands to reason. Magistral
DataLearnerAI blog
No blog post yet
Magistral-Small-2506

API details

API speed
4/5
No public API pricing yet.
Magistral-Small-2506

Benchmark Results

综合评估

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
GPQA DiamondNormal
68.18
96 / 153

数学推理

2 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
AIME 2024Normal
70.68
39 / 62
AIME2025Normal
62.76
79 / 105

编程与软件工程

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
LiveCodeBenchNormal
55.84
65 / 103
查看评测深度分析与其他模型对比
Magistral-Small-2506

Publisher

MistralAI
MistralAI
View publisher details
Magistral-Small-2506

Model Overview

2025年6月10日,巴黎——人工智能研究机构Mistral AI正式推出其首款推理专用大语言模型Magistral。该模型针对早期推理模型在专业深度、透明度及多语言一致性方面的局限设计,提供开源与企业双版本,支持复杂场景下的多步逻辑推演。

核心架构与性能参数

  • 双版本部署Magistral Small:24B参数开源模型(Apache 2.0许可)Magistral Medium:高性能企业版本(预览阶段)
  • 基准测试表现Magistral Medium:AIME2024基准得分73.6%(64样本多数投票达90%)Magistral Small:AIME2024基准得分70.7%(多数投票83.3%)
  • 推理速度突破通过Le Chat平台的Flash Answers功能,Magistral Medium实现最高10倍于主流竞品的token吞吐量,支持实时交互式推理。

关键技术特性

  1. 透明化推理过程模型经专项微调生成可追溯的多步逻辑链,在用户使用语言中完整呈现推理路径,满足法律、金融等强合规场景的审计需求。
  2. 原生多语言推理思维链(Chain-of-Thought)能力覆盖英语、法语、西班牙语、德语、意大利语、阿拉伯语、俄语及简体中文,保持跨语言逻辑一致性。
  3. 领域专业化适配针对医疗、法律、金融等垂直领域优化,解决专业术语理解与行业规则应用难题。

企业级应用场景

  • 合规敏感领域:生成可验证的决策路径,满足金融风控、法律条款分析、医疗诊断辅助等场景
  • 系统工程开发:提升代码架构设计、API集成及数据管道构建的规划能力
  • 战略运营优化:执行多约束条件建模(如物流调度、资源分配)与风险概率计算
  • 创意内容生产:支持长篇幅故事线构建与结构化叙事

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