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Mistral: Mistral Small 3

mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

Mistral Small 3 (2501), identificado como mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501, é o modelo texto para texto de 24B ajustado por instruções da Mistral AI. O catálogo e a documentação do modelo descrevem uma janela de contexto de 32K, suporte multilíngue, tratamento de prompts de sistema, chamadas de função e saída JSON estruturada. A Mistral o posiciona para assistentes de baixa latência, fluxos de agentes, ajuste fino e implantação local ou em servidor. Há avaliações fornecidas pelo provedor, mas o pacote de evidências não inclui validação independente; vale testá-lo em tarefas reais.[1][2]

Pontos fortes

A Mistral descreve esta variante como uma versão ajustada por instruções do Mistral-Small-24B-Base-2501, com entrada e saída de texto e uma janela de contexto de 32K tokens.[1][2]
A documentação informa ampla cobertura multilíngue e boa aderência a prompts de sistema; são capacidades descritas pelo provedor, não medições verificadas de forma independente.[2]
O OpenRouter lista parâmetros de saída estruturada, enquanto a Mistral documenta chamadas de função por meio do vLLM, o que apoia integrações orientadas a ferramentas.[1][2]

Limitações

A evidência fornecida se limita a um registro do catálogo OpenRouter e à documentação produzida pela Mistral; não há uma ficha independente nem avaliação de terceiros no pacote.[1][2]
O catálogo identifica texto como a única modalidade de entrada e saída; o pacote de fontes não documenta suporte a outras modalidades.[1]
As tabelas de avaliação do provedor mostram resultados mistos frente a pares selecionados, e a documentação indica que os números vieram de um processo interno; a qualidade deve ser validada na carga de trabalho pretendida.[2]

Onde usar

Vale avaliar para chat multilíngue ou recursos de assistente em que baixa latência seja prioridade.[2]
Pode ser candidato para protótipos que usem chamadas de função ou JSON estruturado, desde que o esquema de ferramentas seja testado de ponta a ponta.[1][2]
Pode servir para implantações auto-hospedadas ou sensíveis à privacidade e para ajuste fino por domínio, sujeito à capacidade local e à validação do ajuste.[2]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Mistral: Mistral Small 3Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
[2] Model documentation · Mistral: Mistral Small 3Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

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...

Especificações

ID do modelo: mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501
Criador: mistralai
Adicionado ao OpenRouter: 30.01.2025
Comprimento de contexto: 32,768
Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.050 / saída $0.080
Corte de conhecimento: 31.10.2023
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
DeepInfrafp8	32,768	$0.050	$0.080	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.