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Mistral Small 3.2 24BOPEN
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 è un modello aggiornato da 24 miliardi di parametri di Mistral ottimizzato per seguire istruzioni, ridurre le ripetizioni e migliorare le chiamate di funzione.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.11 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 77% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 4 di 19 modelli Mistral AI monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Mistral Small 3.2 24B, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
A parità di budget, Mistral Small 3.2 24B offre 11 volte più capacità. Gli open weights significano anche che puoi self-hostarlo e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $0.37 per 1M token (mediana di 24) — questo costa $0.11.
Più economico e migliore su questo indice: DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 · Solar Pro 4 e 5 in più
Informazioni su questo modello
Mistral Small 3.2 24B è un modello AI open-weight di Mistral AI. Puoi scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sottostanti sono i prezzi di listino delle API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisci la comodità al self-hosting.
Domande frequenti
Che cos'è Mistral Small 3.2 24B?
Mistral Small 3.2 24B è un modello di linguaggio AI di Mistral AI. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 10.7 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Mistral Small 3.2 24B è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare autonomamente Mistral Small 3.2 24B e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.08 per milione di token in input e $0.2 per milione di token in output.
A cosa serve Mistral Small 3.2 24B?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 50.5%, MMLU-Pro 68.1%, Humanity's Last Exam 4.3%, Long Context Reasoning 18.7%, LiveCodeBench 27.5%, SciCode 26.4%, 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Posso ospitare autonomamente Mistral Small 3.2 24B?
Sì. Mistral Small 3.2 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.