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Mistral Small 3.1 24BOPEN
Mistral Small 3.1 24B Instruct est une variante améliorée de Mistral Small 3 (2501), avec 24 milliards de paramètres et des capacités multimodales avancées.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.4 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 47% des 191 modèles open-weight suivis ici
- 10 sur 19 modèles Mistral AI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Mistral Small 3.1 24B, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Pour le même budget, Mistral Small 3.1 24B offre 16 fois plus de capacité. Les open weights signifient également que vous pouvez l'auto-héberger et ne rien payer par token.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.45 par 1M de tokens (médiane de 20) — celui-ci coûte $0.4.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna (batch) et 30 de plus
À propos de ce modèle
Mistral Small 3.1 24B est un modèle d'IA open-weight de Mistral AI. Vous pouvez le télécharger et le self-hoster gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix catalogue des API hébergées, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Mistral Small 3.1 24B ?
Mistral Small 3.1 24B est un modèle de langage IA de Mistral AI. Il est open-weight : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 14.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Mistral Small 3.1 24B est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Mistral Small 3.1 24B et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,35 $ par million de jetons d'entrée et de 0,55 $ par million de jetons de sortie.
À quoi sert Mistral Small 3.1 24B ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 45.4%, MMLU-Pro 65.9%, Humanity's Last Exam 4.3%, Long Context Reasoning 22%, LiveCodeBench 21.2%, SciCode 26.5%, MATH-500 70.7%, AIME 9.3%, AIME 2025 3.7%, IFBench 29.9%, τ²-Bench 25.1%, τ-Bench Banking 7.4%, Terminal-Bench 26.2%, Terminal-Bench Hard 7.6%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Puis-je auto-héberger Mistral Small 3.1 24B ?
Oui. Mistral Small 3.1 24B a des open weights, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.