Mistral Pequeño 3.1 24B
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Mistral | contexto de 128,000 tokens | $0.35/M entrada, $0.55/M salida. Mistral Pequeño 3.1 24B Instruct es una variante mejorada de Mistral Pequeño 3 (2501), con 24 mil millones de parámetros y capacidades multimodales avanzadas. Ofrece un rendimiento de vanguardia en razonamiento basado en texto y tareas de visión, incluyendo análisis de imágenes, programación, razonamiento matemático y soporte multilingüe en docenas de idiomas. Equipado con una extensa ventana de contexto de 128k tokens y optimizado para inferencia local eficiente, soporta casos de uso como agentes conversacionales, llamadas a funciones, comprensión de documentos largos y despliegues sensibles a la privacidad. La versión actualizada es Mistral Pequeño 3.2
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Mistral Small 3.1 24B es el modelo multimodal de instrucciones de 24 mil millones de parámetros de Mistral AI, que añade comprensión visual y una ventana de contexto de 128k al ya capaz modelo base Small 3. Funciona en una sola RTX 4090 o en un MacBook de 32 GB cuando está cuantizado, y su licencia Apache 2.0 permite usarlo o modificarlo comercialmente sin pedir permiso. Es ideal para desarrolladores y equipos preocupados por la privacidad que quieren un modelo local capaz sin pagar precios exorbitantes.
Conocido por
- Cabe en una sola RTX 4090 o un MacBook de 32 GB cuando está cuantizado
- Soporte de visión para análisis de imágenes junto con tareas de texto
- Llamadas nativas a funciones y salida JSON para flujos de trabajo agenticos
- Ventana de contexto de 128k tokens para trabajo con documentos largos
- Amplia cobertura multilingüe en decenas de idiomas
Cuidado con
- Mistral Small 3.2 ya está disponible; verifica si se adapta mejor a tus necesidades antes de decidirte.
- Las tareas de visión y contexto largo a 128k exigirán mucho a la memoria del hardware de consumo.
- Apache 2.0 es permisiva, pero las capacidades específicas para empresas están reservadas para los modelos comerciales de Mistral.
Prompts para probar
Analizar una imagen adjunta
Adjunto una captura de pantalla de un panel de datos. Describe qué muestra el gráfico, identifica cualquier anomalía o tendencia que valga la pena señalar, y sugiere una pregunta de seguimiento que un analista debería hacer basándose en lo que ves.
Esqueleto para llamada a función
Escribe un esquema de función en Python en formato JSON para una herramienta llamada get_weather que acepte el nombre de una ciudad y una preferencia de unidad (celsius o fahrenheit). Luego muestra cómo la llamarías en un bucle agentico simple que decide si invocar la herramienta según un mensaje del usuario.
Resumen de documento largo
Aquí tienes una especificación técnica de 50 páginas. Léela completa y luego produce: un resumen ejecutivo de un párrafo, una lista con viñetas de los cinco requisitos más importantes y cualquier contradicción interna que hayas detectado entre secciones.
Comparar con
- Mistral Large 4Modelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.68/M entrada, $2.09/M salida
- Mistral Medium 3.5Modelo solo APIContexto de 262,144 tokens · $1.50/M entrada, $7.50/M salida
- Mistral Large 3 2512Modelo solo APIContexto de 262,144 tokens · $0.50/M entrada, $1.50/M salida
- Mistral Large 2407Modelo solo APIContexto de 131,072 tokens · $2.00/M entrada, $6.00/M salida
Más modelos de texto de mistralai
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Mistral Small 3.1 24B localmente?
- Sí, los pesos son abiertos bajo Apache 2.0 y están disponibles en Hugging Face. Mistral dice que cabe en una sola RTX 4090 o un MacBook con 32 GB de RAM cuando está cuantizado.
- ¿Cuánto cuesta y cuál es la ventana de contexto?
- Por API cuesta $0.35 por millón de tokens de entrada y $0.55 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 128,000 tokens.
- ¿En qué se diferencia de Mistral Small 3.2?
- Mistral Small 3.2 es el sucesor actualizado; Mistral AI no ha publicado un detalle de diferencias, así que revisa la página del 3.2 para ver si la versión más nueva se ajusta mejor a tu caso antes de decidirte por la 3.1.
Veredicto del capitánUn modelo multimodal con pesos abiertos realmente práctico: barato vía API, ejecutable localmente y con licencia permisiva — dejando de lado la actualización 3.2.
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 Pequeño 3.1 24B 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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