M
Mistral Small 3.2 24BOPEN
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 est un modèle de 24 milliards de paramètres mis à jour par Mistral, optimisé pour le suivi d'instructions, la réduction de répétition et l'amélioration de l'appel de fonction.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.13 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 70% des 204 modèles open-weight suivis ici
- 5 sur 25 modèles Mistral AI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Mistral Small 3.2 24B, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Pour le même budget, Mistral Small 3.2 24B offre 11 fois plus de capacités. Les open weights signifient également que vous pouvez le self-host et ne rien payer par token.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.4 par 1M de tokens (médiane de 60) — celui-ci coûte $0.13.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash (batch) · GPT-6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 et 16 de plus
À propos de ce modèle
Mistral Small 3.2 24B est un modèle d'IA open-weight de Mistral AI. Vous pouvez le télécharger et le déployer en self-hosted gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste de l'API hébergée, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Mistral Small 3.2 24B ?
Mistral Small 3.2 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 8.2 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Mistral Small 3.2 24B est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez self-host Mistral Small 3.2 24B et ne rien payer par token. Si vous préférez une API hébergée, les prix de liste sont de 0,09 $ par million de tokens d'entrée et de 0,25 $ par million de tokens de sortie.
À quoi est bon Mistral Small 3.2 24B ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 50.5%, MMLU-Pro 68.1%, Humanity's Last Exam 4.3%, Long Context Reasoning 20.3%, LiveCodeBench 27.5%, SciCode 28.6%, MATH-500 88.3%, AIME 32.3%, AIME 2025 27%, IFBench 33.5%, τ²-Bench 29.5%, τ-Bench Banking 6.2%, Terminal-Bench 5.6%, Terminal-Bench Hard 6.8%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Puis-je auto-héberger Mistral Small 3.2 24B ?
Oui. Mistral Small 3.2 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 token.