Mistral Medium 3 — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle
Mistral Medium 3 ist ein proprietäres KI-Modell von Mistral, eingestuft in die Kategorie Advanced mit einem Kontextfenster von 128K Token. Entdecken Sie Benchma...
2 Min. Lesezeit
Mistral Large 3 ist ein fortschrittliches KI-Modell, das sich für anspruchsvolle Produktionsumgebungen eignet. Es wurde von Mistral entwickelt und im Dezember 2025 veröffentlicht. Als Open-Weight-Modell sind seine trainierten Gewichte öffentlich verfügbar – Sie können es selbst hosten, mit eigenen Daten feintunen oder vor Ort ohne API-Abhängigkeiten betreiben. Es unterstützt ein Kontextfenster von 256K Token, das für die meisten Dokumente und mehrteilige Anwendungen ausreicht.
Auf der FlowHunt KI-Rangliste ist es eines von 24 überwachten Modellen, bewertet anhand von 3 Benchmarks. Herausragende Ergebnisse: 93,6 % bei MATH-500 (#1 von 4); 73,1 % bei MMLU-Pro (#5 von 8); 43,9 % bei GPQA Diamond (#14 von 14).
Mistral Large 3 wurde am 2. Dezember 2025 veröffentlicht – als das leistungsfähigste kommerzielle Modell von Mistral und, entscheidend, als Open-Weight-Veröffentlichung unter der Apache-2.0-Lizenz. Mit 41B aktiven Parametern aus einer Gesamt-MoE-Architektur von 675B ist es das größte und leistungsfähigste vollständig Apache-lizenzierte, grenzwertig führende Modell, das verfügbar ist. Mistral hat Large 3 speziell für die Bedürfnisse europäischer Unternehmen entwickelt: einsetzbar in EU-Rechenzentren, von Natur aus DSGVO-konform (Daten verlassen niemals die Einsatzregion) und nutzbar für kommerzielle Anwendungen ohne die restriktiven Lizenzbedingungen vieler Open-Weight-Modelle. Sein MMLU-Pro-Ergebnis von 84,2 % und sein solides naturwissenschaftliches Reasoning-Profil haben es zur Standardwahl für regulierte europäische Branchen gemacht – Finanzen, Gesundheitswesen und Rechtswesen – die leistungsstarke KI benötigen, ohne Daten an US-basierte API-Anbieter zu senden.
Hinweis: Unternehmens-Generalist, Apache 2.0. Schwaches logisches Reasoning (GPQA 43,9 %).
- Veröffentlicht
- Dezember 2025
- Parameter
- 41B/675B MoE
- Kontext
- 256K Token
- Gewichte
- Offen
- Stufe
- Advanced
- Anbieter
- Mistral
Mistral Large 3 Benchmark Rankings
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 43.9% | 14 of 14 | 3P | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| MMLU-Pro | 73.1% | 5 of 8 | 3P | Hard knowledge reasoning, 12K questions |
| MATH-500 | 93.6% | 1 of 4 | 3P | Hendrycks math (500 problems) |
Detailed Benchmark Scores
GPQA ◇
3P
43.9%
Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-P
3P
73.1%
Hard knowledge reasoning, 12K questions
MATH
3P
93.6%
Hendrycks math (500 problems)
Mistral Large 3 vs. Advanced Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Advanced-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Mistral Large 3 | Claude Sonnet 4.6 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| GPQA ◇ | 43.9% | — | — |
| MMLU-P | 73.1% | — | — |
| MATH | 93.6% | 89.0% | — |
About Mistral
Mistral AI ist ein französisches KI-Unternehmen, das im April 2023 von Arthur Mensch (ehemals Google DeepMind), Guillaume Lample und Timothée Lacroix (beide ehemals Meta AI Research) gegründet wurde. Das Unternehmen positioniert sich als europäischer Champion im Bereich generative KI und kombiniert ein kommerzielles API-Geschäft mit strategischen Open-Weight-Veröffentlichungen. Mistrals Flaggschiff-Serie Large und die unter Apache 2.0 lizenzierten Modelle haben es zum bekanntesten nicht-amerikanischen, nicht-chinesischen Anbieter auf den meisten KI-Ranglisten gemacht. Das Unternehmen unterhält den EU-Hauptsitz in Paris, legt Wert auf DSGVO- und EU-Regulierungskonformität und hat eine eigene regulatorische Philosophie formuliert, die eine mildere Regulierung von Open-Weight-Modellen im Vergleich zu geschlossenen API-Systemen fordert.
Anwendungsfälle
Wofür Sie Mistral Large 3 nutzen sollten
- Wissenschaftliches & technisches Reasoning
Mistral Large 3 erreicht 43 % bei GPQA Diamond (#14 von 14 Modellen). Es bewältigt allgemeine wissenschaftliche Fragen auf soliderem Niveau, während führende Modelle bei den schwierigsten Problemen auf Graduiertenniveau 25+ Prozentpunkte höher liegen.
- Selbst gehostete & private Bereitstellungen
Mistral Large 3 ist Open-Weight (41B/675B MoE-Parameter) – seine trainierten Gewichte sind öffentlich zum Herunterladen und zur eigenen Bereitstellung verfügbar. Führen Sie es auf Ihrer eigenen GPU-Hardware oder in Ihrer privaten Cloud aus, um sicherzustellen, dass Daten Ihre Umgebung niemals verlassen, eliminieren Sie Pro-Token-API-Kosten bei Skalierung oder feintunen Sie das Modell mit proprietären Datensätzen.
Strengths & Limitations
Strengths
- Fortgeschrittene Mathematik – 93 % MATH-500
- Selbst gehostete & datenschutzsichere Bereitstellungen (Open-Weight)
- Aufgaben mit langem Kontext (256K Kontextfenster)
Limitations
- Unterdurchschnittliches wissenschaftliches Reasoning (43 % GPQA – Spitze liegt bei 90 %+)
Zur vollständigen KI-Modell-Rangliste
Vergleichen Sie alle 24 Modelle in 11 Benchmarks – sortierbar, mit Quellenangaben und aktualisiert Juni 2026.
Häufig gestellte Fragen
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