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Mistral Small 3.1 24BOPEN
Mistral Small 3.1 24B Instruct è una variante aggiornata di Mistral Small 3 (2501), con 24 miliardi di parametri e avanzate capacità multimodali.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.4 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 42% dei 202 modelli open-weight monitorati qui
- 14 di 26 modelli Mistral AI monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Mistral Small 3.1 24B, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
Con lo stesso budget, Mistral Small 3.1 24B offre 10 volte più capacità. I pesi aperti significano anche che puoi eseguirlo in self-hosting senza pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $0.3 per 1M token (mediana di 52) — questo costa $0.4.
Più economico e migliore su questo indice: DeepSeek V4.1 Flash 1017 · Claude Haiku 5.5 · Claude Haiku 5.5 (batch) e 65 in più
Informazioni su questo modello
Mistral Small 3.1 24B è un modello AI open-weight di Mistral AI. Può scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sotto sono i prezzi di listino delle API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisce la comodità rispetto al self-hosting.
Domande frequenti
Che cos'è Mistral Small 3.1 24B?
Mistral Small 3.1 24B è un modello di linguaggio AI di Mistral AI. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 7.1 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Mistral Small 3.1 24B è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi auto-ospitare Mistral Small 3.1 24B e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.35 per milione di token in input e $0.55 per milione di token in output.
A cosa serve Mistral Small 3.1 24B?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 45.4%, MMLU-Pro 65.9%, Humanity's Last Exam 4.3%, Long Context Reasoning 22.3%, LiveCodeBench 21.2%, SciCode 27.8%, 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Posso auto-ospitare Mistral Small 3.1 24B?
Sì. Mistral Small 3.1 24B ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sulla sua GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.