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Mistral: Mistral Small 3
mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Mistral Small 3 (2501), identificado como mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501, es el modelo de texto a texto de 24B ajustado por instrucciones de Mistral AI. El catálogo y la ficha del modelo describen una ventana de contexto de 32K, soporte multilingüe, manejo de prompts de sistema, llamadas a funciones y salida JSON estructurada. Mistral lo orienta a asistentes de baja latencia, flujos de agentes, ajuste fino y despliegues locales o en servidor. Incluye evaluaciones del proveedor, pero el paquete de evidencia no aporta validación independiente; conviene probarlo con tareas propias.[1][2]
Puntos fuertes
- Mistral describe esta variante como una versión ajustada por instrucciones de Mistral-Small-24B-Base-2501, con entrada y salida de texto y una ventana de contexto de 32K tokens.[1][2]
- La ficha informa una cobertura multilingüe amplia y buena adhesión a los prompts de sistema; son capacidades descritas por el proveedor, no mediciones verificadas de forma independiente.[2]
- OpenRouter enumera parámetros de salida estructurada y Mistral documenta llamadas a funciones mediante vLLM, lo que respalda integraciones orientadas a herramientas.[1][2]
Limitaciones
- La evidencia suministrada se limita a un registro del catálogo de OpenRouter y documentación escrita por Mistral; no se incluye una ficha independiente ni una evaluación de terceros.[1][2]
- El catálogo identifica el texto como única modalidad de entrada y salida; el paquete de fuentes no documenta soporte para otras modalidades.[1]
- Las tablas de evaluación del proveedor muestran resultados mixtos frente a pares seleccionados, y la ficha indica que las cifras provienen de un proceso interno; conviene validar la calidad con la carga de trabajo prevista.[2]
Dónde utilizarlo
- Vale la pena evaluarlo para chat multilingüe o funciones de asistente donde la baja latencia sea prioritaria.[2]
- Puede ser candidato para prototipos que usen llamadas a funciones o JSON estructurado, siempre que el esquema de herramientas se pruebe de extremo a extremo.[1][2]
- Puede servir para despliegues autoalojados o sensibles a la privacidad y para ajuste fino por dominio, sujeto a la capacidad local y a una validación del ajuste.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Mistral: Mistral Small 3Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Mistral: Mistral Small 3Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Mistral Small 3 is a 24B-parameter language model optimized for low-latency performance across common AI tasks. Released under the Apache 2.0 license, it features both pre-trained and instruction-tuned versions designed...
Especificaciones
- ID del modelo
- mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501
- Creador
- mistralai
- Añadido a OpenRouter
- 30.01.2025
- Longitud de contexto
- 32,768
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.050 / salida $0.080
- Corte de conocimiento
- 31.10.2023
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp8 | 32,768 | $0.050 | $0.080 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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