mistralai
Mistral: Mistral Small 3.2 24B
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct é a ficha do OpenRouter para o Mistral Small 3.2 Instruct (2506), um modelo de 24 bilhões de parâmetros que aceita texto e imagens, gera texto, oferece uma janela de contexto muito ampla e permite chamadas de ferramentas ou funções. A Mistral o apresenta como uma atualização menor do Small 3.1, focada em seguir instruções, reduzir repetições ou gerações infinitas e tornar a chamada de funções mais robusta. Os resultados publicados sugerem ganhos importantes em chat e instruções, desempenho STEM em geral semelhante e resultados de visão mistos; portanto, trate-o como melhoria incremental, não garantida.[1][2]
Pontos fortes
- Aceita texto e imagens e devolve texto, permitindo assistentes com visão e tarefas envolvendo documentos.[1][2]
- A Mistral relata seguimento de instruções e conversação substancialmente melhores que no Small 3.1, e seus testes internos indicam menos gerações infinitas ou repetitivas.[2]
- O catálogo e a documentação listam saídas estruturadas e controles amplos de ferramentas; a Mistral descreve a chamada de funções como mais robusta e a demonstra via vLLM.[1][2]
Limitações
- A evidência disponível consiste em uma ficha de catálogo e no cartão do desenvolvedor; não há avaliações independentes nem medições de implantação para cargas específicas.[1][2]
- Os testes do desenvolvedor mostram resultados de visão mistos em relação ao Small 3.1, e não uma melhoria uniforme.[2]
- A hospedagem própria exige uma quantidade considerável de memória de GPU em bf16 ou fp16 e uma configuração de serviço recomendada relativamente complexa.[2]
Onde usar
- Candidato razoável para assistentes que precisam seguir instruções precisas, principalmente quando respostas repetitivas ou intermináveis eram um problema.[2]
- Pode ser útil para chat baseado em imagens ou perguntas sobre documentos e gráficos, mas valide a precisão com suas próprias entradas por causa dos resultados de visão mistos.[1][2]
- Vale testar em fluxos com ferramentas ou saídas estruturadas de API, usando o caminho documentado de chamada de funções com vLLM.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Mistral: Mistral Small 3.2 24BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Mistral: Mistral Small 3.2 24BFontes 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-3.2-24B-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...
Especificações
- ID do modelo
- mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct
- ID canônico
- mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct-2506
- Criador
- mistralai
- Adicionado ao OpenRouter
- 20.06.2025
- Comprimento de contexto
- 256,000
- Modalidade
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- image, text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.100 / saída $0.300
- 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, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 39.8% · posição 141 | 897Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 43.3% · posição 128 | 929Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 39.4% · posição 141 | 879Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 40.5% · posição 135 | 898Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 38.3% · posição 144 | 888Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
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 | 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% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.