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Mistral Large 3

Exécutions Mistral Large 3 (version 25.12) en direct sans Luca sur 150 questions avec 3 générations par question.
Raisonnement : medium · Juge : GPT‑5.5

En un coup d’œil

Mistral Large 3 obtient un score moyen de 29,4/100.

Il produit une erreur technique grave sur 246 question(s) sur 450.

303 question(s) sur 450 ont obtenu au moins un peu de points, 147 sont des échecs complets (score nul).

Ses meilleures performances sont sur le thème conformité (80,2/100), ses plus faibles sur social/paye (20,9/100).

Indicateurs clés

Score moyen
29,4/100
Moyenne sur 150 question(s). Chaque question est notée de 0 à 10, ramenée ici sur 100.
Réponses non nulles
67,3%
101 question(s) sur 150 ont obtenu au moins un peu de points.
Erreurs majeures
54,7%
82 question(s) sur 150 contiennent une erreur technique grave.
Questions
150
Nombre de questions posées au modèle.
Temps moyen par réponse
25,6 s
Le modèle met ~25,6 s en moyenne pour produire une réponse.
Longueur moyenne de réponse
749 mots
~749 mots en moyenne par réponse sur 150 question(s).

Classement par thème

Meilleur thème conformité (80,2/100) · Plus faible social/paye (20,9/100)

Score moyen par thème

conformitéconformité80,2%comptabilitécomptabilité41,8%droit des sociétésdroit des sociétés29,2%fiscalitéfiscalité23,5%social/payesocial/paye20,9%

Échecs complets vs réponses utiles

Sur 450 question(s), 147 ont reçu un score nul (échec complet), " 303 ont obtenu au moins un peu de points.

32,7 nul
67,3 non nul
Détails de la distribution des scores

Répartition des notes attribuées par le juge (de 0 à 10). Permet de voir si le modèle obtient beaucoup de notes moyennes, ou si tout se joue aux extrêmes (succès complets vs échecs francs).

Pass@k

@1@128,0%@2@237,3%

Distribution des scores (sur 10)

0,0-1,01681,0-2,0302,0-3,0423,0-4,0354,0-5,0495,0-6,0426,0-7,0397,0-8,0198,0-9,0159,0-10,011