Mistral Small 3
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Mistral | contexto de 32,768 tokens | $0.05/M entrada, $0.08/M salida. Mistral Small 3 es un modelo de lenguaje de 24 mil millones de parámetros optimizado para rendimiento de baja latencia en tareas comunes de IA. Lanzado bajo licencia Apache 2.0, cuenta con versiones preentrenadas y afinadas por instrucciones diseñadas para un despliegue local eficiente. El modelo alcanza un 81% de precisión en el benchmark MMLU y compite con modelos más grandes como Llama 3.3 70B y Qwen 32B, operando a tres veces la velocidad en hardware equivalente. Lea la publicación del blog sobre el modelo aquí.Opens in new tab
Guías para este modelo
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Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Mistral Small 3 es un modelo de 24B parámetros de pesos abiertos de Mistral AI, diseñado para velocidad sin sacrificar la calidad habitual. Funciona en una sola RTX 4090 o un MacBook de 32GB cuando está cuantizado, y compite en benchmarks con modelos casi tres veces su tamaño. Si quieres un modelo local capaz y también barato vía API, esta es una de las propuestas de valor más honestas en la clase sub-70B.
Conocido por
- Funciona aproximadamente 3 veces más rápido que rivales de clase 70B en hardware equivalente.
- Cabe en una sola GPU de consumo o MacBook una vez cuantizado.
- Llamadas nativas a funciones y salida JSON para flujos agenticos.
- Multilingüe en más de una docena de idiomas, incluyendo CJK y europeos.
- Licencia Apache 2.0: uso comercial, afinación y redistribución permitidos.
Cuidado con
- La ventana de contexto es de 32k tokens, adecuada pero no es un modelo de contexto largo.
- Llama 3.3 70B y Qwen 2.5 32B lo superan en varios benchmarks públicos cuando la velocidad no es la limitante.
- Se necesita cuantización para alcanzar los objetivos de una sola GPU; la precisión completa requiere más recursos.
Prompts para probar
Tarea de agente con llamadas a funciones
Tienes dos herramientas: get_weather(city: str) y send_email(to: str, subject: str, body: str). Un usuario dice: 'Consulta el clima en Tokio y envíame un correo a user@example.com con un resumen breve.' Escribe la secuencia de llamadas a herramientas que harías, en JSON, y luego redacta el cuerpo del correo que enviarías.
Resumen multilingüe
Resume el siguiente párrafo en inglés, luego en francés y luego en japonés. Mantén cada resumen en dos oraciones. Párrafo: 'La capacidad de energía renovable mundial creció el año pasado en una cantidad récord, impulsada principalmente por instalaciones solares en Asia y Europa. Los analistas dicen que el ritmo debe duplicarse nuevamente para 2030 para cumplir los objetivos climáticos, pero la inversión en infraestructura de red no ha seguido el ritmo.'
Razonamiento bajo restricciones
Un granjero tiene 17 ovejas. Todas menos 9 mueren. ¿Cuántas quedan? Ahora explica, paso a paso, por qué la respuesta obvia es incorrecta y qué truco lingüístico hace que la gente interprete mal el problema. Luego escribe una versión más difícil del mismo truco para que un colega la pruebe.
Comparar con
- Mistral NemoModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.03/M entrada, $0.03/M salida
- Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506Modelo con pesos abiertosContexto de 128,000 tokens · $0.07/M entrada, $0.20/M salida
- Ministral 3 3B 2512Modelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.10/M entrada, $0.10/M salida
- Voxtral Small 24B 2507Modelo con pesos abiertosContexto de 32,768 tokens · $0.10/M entrada, $0.30/M salida
Más modelos de texto de mistralai
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Mistral Small 3 localmente?
- Sí, los pesos son abiertos bajo licencia Apache 2.0, y Mistral AI dice que el modelo cabe en una sola RTX 4090 o un MacBook con 32GB de RAM una vez cuantizado. Puedes encontrar los pesos en Hugging Face bajo mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501.
- ¿Cuánto cuesta Mistral Small 3 vía API y cuál es la ventana de contexto?
- El precio es de $0.05 por millón de tokens de entrada y $0.08 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 32,768 tokens.
- ¿Cómo se compara Mistral Small 3 con Llama 3.3 70B?
- Mistral Small 3 funciona aproximadamente tres veces más rápido en hardware equivalente y se mantiene competitivo en varios benchmarks, aunque Llama 3.3 70B obtiene mejores puntuaciones en algunas evaluaciones públicas de razonamiento y codificación donde la capacidad bruta importa más que la latencia.
Veredicto del capitánUn modelo pequeño genuinamente útil: abierto, barato, rápido y lo suficientemente honesto sobre sus límites para que no te sientas engañado cuando un 70B lo supere.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Mistral Small 3 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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