Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506
6042°
mistralai | context de 128.000 tokeni | $0.07/M input, $0.20/M output. Mistral-Small-3.2-24B-Instruct este un upgrade direct față de versiunea 3.1, cu urmărire a instrucțiunilor mult îmbunătățită, aproximativ jumătate din erorile de generare infinită și o interfață de apelare a funcțiilor mai robustă — în timp ce menține sau îmbunătățește ușor toate benchmark-urile anterioare de text și viziune.
Ghiduri pentru acest model
Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe
Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat
Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notele căpitanului
Note din 2026-10-13
Mistral Small 3.2 24B Instruct este un model de 24 miliarde de parametri de la Mistral AI care adaugă viziune capabilităților text ale predecesorului său, în timp ce îmbunătățește urmarea instrucțiunilor și reduce aproximativ la jumătate erorile de generare infinită. La 0,07 USD per milion de tokeni de intrare, se situează mult sub prețurile de vârf. Se potrivește dezvoltatorilor și echipelor care vor un model multimodal capabil și accesibil, pe care să-l folosească acolo unde 3.1 deja funcționa.
Cunoscut pentru
- Suport vizual adăugat peste performanța text solidă deja existentă
- Urmare a instrucțiunilor mult îmbunătățită față de versiunea 3.1
- Aproximativ jumătate din erorile de generare infinită ale predecesorului
- Interfață mai robustă pentru apelarea funcțiilor în fluxuri agentice și de utilizare a uneltelor
- Preț API foarte scăzut raportat la nivelul său de capabilitate
Atenție la
- Greutățile nu sunt public lansate; ești legat de API.
- Contextul de 128k este solid, dar nu atinge nivelul de peste 200k dacă ai nevoie de documente foarte lungi.
- Viziunea este prezentă, dar detalii de benchmark nu au fost publicate de Mistral.
Cel mai bun pentru
Sugestii de încercat
Plan de utilizare a uneltelor în mai mulți pași
Ai trei unelte: search_web(query), read_file(path) și send_email(to, subject, body). Un utilizator întreabă: „Găsește termenul limită cel mai recent pentru conformitatea cu EU AI Act, apoi redactează un email scurt către legal@company.com rezumând ce trebuie să facem înainte de acea dată.” Scrie fiecare apel de unealtă în ordine, cu argumentele sale, apoi scrie corpul final al emailului.
Descrie și raționează din imagine
Atașează o captură de ecran cu un grafic sau diagramă. Descrie ce arată imaginea, identifică cea mai importantă tendință sau anomalie și sugerează o acțiune concretă pe care un decident ar trebui să o ia pe baza ei. Păstrează răspunsul sub 150 de cuvinte.
Urmarea strictă a instrucțiunilor
Rezumă următorul paragraf în exact trei puncte. Fiecare punct trebuie să înceapă cu un verb la prezent, să conțină cel mult 12 cuvinte și să evite cuvintele „important” și „semnificativ”. Paragraf: „Investițiile în energie regenerabilă au atins niveluri record anul trecut, stimulate de scăderea costurilor panourilor solare și de noi stimulente guvernamentale. Capacitatea de stocare în rețea a crescut, reducând dependența de centralele pe combustibili fosili în perioadele de vârf.”
Compară cu
- Mistral Large 4Model doar APIcontext de 1,048,576 tokeni · $0.68/M intrare, $2.09/M ieșire
- Mistral 7B Instruct v0.2Model cu greutăți deschisecontext de 32,768 tokeni · $0.06/M intrare, $0.06/M ieșire
- Ministral 3 3B 2512Model cu greutăți deschisecontext de 131,072 tokeni · $0.10/M intrare, $0.10/M ieșire
- Mistral Small 3Model cu greutăți deschisecontext de 32,768 tokeni · $0.05/M intrare, $0.08/M ieșire
Mai multe modele text de la mistralai
Întrebări frecvente
- Pot rula Mistral Small 3.2 24B local?
- Mistral nu a lansat greutățile public, deci implementarea locală nu este o opțiune; accesul se face prin API.
- Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?
- Prețul este 0,07 USD per milion de tokeni de intrare și 0,20 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 128.000 de tokeni.
- Cum diferă 3.2 de Mistral Small 3.1?
- Versiunea 3.2 adaugă capabilitate vizuală, reduce erorile de generare infinită la jumătate, îmbunătățește urmarea instrucțiunilor și întărește interfața de apelare a funcțiilor, menținând sau îmbunătățind ușor benchmark-urile text.
Verdictul căpitanuluiUn upgrade curat și ieftin față de 3.1 care merită dacă ai nevoie de viziune și urmarea mai strictă a instrucțiunilor fără să plătești prețuri de vârf.
Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Cum se adună acest scor
Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.
Glosar: termenii folosiți aici
- Scor de căldură
- Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
- Prag
- 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
- Echivalente descărcări
- Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
- Scară logaritmică
- Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
- Aprecieri
- Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
- Rata de adoptare
- Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
- Măsurat și estimat
- Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
- Seeder
- Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
- AI Horde
- O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
- Site-uri de generare
- Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
- Tokeni OpenRouter
- Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Model complet (checkpoint)
- Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
- LoRA și embedding
- Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
- Familie și greutăți
- Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
- Vârstă
- Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
- Boost de familie
- Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
- Scor de rezervă
- Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
- Nou! (perioadă de grație)
- Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
- Tendință
- Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
- Model tipic
- Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.
Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.
Răsfoiește după familia de modele
Modele Text / LLM
434
Modele Anima
528
Modele Chroma
19
Modele Fibo
2
Modele Flux
1,496
Modele Flux 2 / Klein
1,239
Modele Flux 3
3
Modele Moss
3
Modele Iris
1
Modele MiniMax H3
364
Modele Hunyuan
204
Modele Ideogram
20
Modele Krea2
717
Modele Qwen
20
Modele Qwen2
47
Modele Ltx2
153