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Mistral: Mistral Small 3.2 24B
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct es la ficha de OpenRouter para Mistral Small 3.2 Instruct (2506), un modelo de 24.000 millones de parámetros que acepta texto e imágenes, genera texto, ofrece una ventana de contexto muy amplia y admite llamadas a herramientas o funciones. Mistral lo presenta como una actualización menor de Small 3.1 centrada en seguir instrucciones, reducir repeticiones o generaciones infinitas y hacer más robusta la llamada a funciones. Sus resultados publicados sugieren mejoras importantes de chat e instrucciones, STEM en general similar y resultados de visión mixtos; conviene verlo como una mejora incremental, no garantizada.[1][2]
Puntos fuertes
- Acepta texto e imágenes y devuelve texto, lo que habilita asistentes con visión y tareas sobre documentos.[1][2]
- Mistral reporta un mejor seguimiento de instrucciones y mejor conversación que Small 3.1, y sus pruebas internas indican menos generaciones infinitas o repetitivas.[2]
- El catálogo y la documentación incluyen salidas estructuradas y controles amplios de herramientas; Mistral describe la llamada a funciones como más robusta y la demuestra mediante vLLM.[1][2]
Limitaciones
- La evidencia disponible consiste en una ficha de catálogo y la tarjeta del desarrollador; no se aportan evaluaciones independientes ni mediciones de despliegue para cargas concretas.[1][2]
- Las pruebas del desarrollador muestran resultados de visión mixtos frente a Small 3.1, no una mejora uniforme.[2]
- El autoalojamiento exige una cantidad considerable de memoria GPU en bf16 o fp16 y una configuración de servicio relativamente compleja.[2]
Dónde utilizarlo
- Candidato razonable para asistentes que deben obedecer instrucciones precisas, sobre todo si las respuestas repetitivas o interminables eran un problema.[2]
- Puede servir para chat basado en imágenes o preguntas sobre documentos y gráficos, pero conviene validar su precisión con entradas propias por los resultados mixtos de visión.[1][2]
- Merece pruebas en flujos con herramientas o salidas API estructuradas, siguiendo la ruta documentada de llamadas a funciones con vLLM.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Mistral: Mistral Small 3.2 24BFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Mistral: Mistral Small 3.2 24BFuentes 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-3.2-24B-Instruct-2506 is an updated 24B parameter model from Mistral optimized for instruction following, repetition reduction, and improved function calling. Compared to the 3.1 release, version 3.2 significantly improves accuracy on...
Especificaciones
- ID del modelo
- mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct
- ID canónico
- mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct-2506
- Creador
- mistralai
- Añadido a OpenRouter
- 20.06.2025
- Longitud de contexto
- 256,000
- Modalidad
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- image, text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.100 / salida $0.300
- 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, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 39.8% · posición 141 | 897Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 43.3% · posición 128 | 929Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 39.4% · posición 141 | 879Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 40.5% · posición 135 | 898Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 38.3% · posición 144 | 888Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
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 | 128,000 | $0.075 | $0.200 | — | — | 100% |
| Parasailbf16 | 131,072 | $0.090 | $0.300 | — | — | 62.07% |
| Venicefp8 | 256,000 | $0.094 | $0.250 | — | — | 100% |
| Mistral | 32,768 | $0.100 | $0.300 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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