Magistral Medium
Magistral Medium est un LLM de 24 milliards de paramètres publié par Mistral AI le 10 juin 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les performances sont probablement dépassées et dont les modèles sont souvent retirés des catalogues.
Magistral Medium est un LLM de 24 milliards de paramètres publié par Mistral AI le 10 juin 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les performances sont probablement dépassées et dont les modèles sont souvent retirés des catalogues.
À sa sortie, Magistral Medium se situait néanmoins dans le haut du panier de sa génération sur GPQA, parmi 105 LLM parus au cours des 18 mois précédents. Ses poids ouverts sous licence Apache 2.0 autorisent l’usage commercial. Ses connaissances s’arrêtent au 1er juin 2025.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Mistral AI |
| Poids | 🟢 Poids ouverts · usage commercial autorisé |
| Licence | Apache 2.0 |
| Date de sortie | 10 juin 2025 |
| Connaissances jusqu'à | 2025-06-01 |
| Multimodal | oui |
| Paramètres | 24 milliards |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2024 | 73,6 % | 35ᵉ / 52 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 70,8 % | 115ᵉ / 219 | llm-stats | Auto-déclaré |
| AIME 2025 | 64,9 % | 87ᵉ / 108 | llm-stats | Auto-déclaré |
| LiveCodeBench | 50,3 % | 43ᵉ / 72 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Aider-Polyglot | 47,1 % | 18ᵉ / 22 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Humanity's Last Exam | 9,0 % | 80ᵉ / 89 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. À sa sortie, Magistral Medium figurait dans le top 23% des LLM de sa génération sur GPQA. Ce résultat le plaçait nettement au-dessus du milieu du classement parmi les modèles contemporains évalués. Sa licence Apache 2.0, associée à des poids ouverts et à l’autorisation d’usage commercial, constitue un autre atout concret. Avec 24 milliards de paramètres, il appartient à une catégorie de modèles dont le déploiement peut être envisagé indépendamment d’un service propriétaire.
Limites et points d’attention. Son ancienneté d’environ un an est très importante dans un secteur qui évolue rapidement. Ses performances sont aujourd’hui probablement largement dépassées par celles de générations plus récentes, et un modèle de cette période est souvent absent du catalogue courant de son éditeur. La limite de connaissances fixée au 1er juin 2025 exclut les événements ultérieurs. Enfin, son positionnement comparatif repose sur une seule source de données concordante et sur GPQA, ce qui circonscrit la portée de l’évaluation disponible.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).