В чем главное отличие версии 3.2 от предыдущей 3.1?

Версия 3.2 значительно улучшает точность следования инструкциям, эффективнее справляется с повторами в тексте и демонстрирует более качественную работу с функциональными вызовами (function calling).

Поддерживает ли Mistral Small 3.2 работу с изображениями?

Да, модель является мультимодальной и поддерживает формат ввода text+image->text, что позволяет ей анализировать визуальные данные и отвечать на вопросы по ним.

Каков максимальный объем контекста у этой модели на alltokens?

Модель поддерживает контекстное окно размером до 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать объемные файлы и длинные цепочки диалогов.

Mistral: Mistral Small 3.2 24B

MIMistralaiОбновлено: 20 июня 2025 г.

Обновленная модель Mistral Small 3.2 с 24 миллиардами параметров демонстрирует значительный прогресс в точности следования инструкциям и работе с функциональными вызовами. Благодаря расширенному контекстному окну и мультимодальным возможностям, она эффективно справляется с анализом текста и изображений, минимизируя повторы в ответах.

Использовать через API

Метрики

Вход

10 ₽/M

Выход

25 ₽/M

Контекст

128k tokens

Параметры

Релиз

20 июня 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 — это обновленная модель от Mistral с 24 миллиардами параметров, оптимизированная для точного следования инструкциям, уменьшения повторов и улучшенного вызова функций. По сравнению с версией 3.1, релиз 3.2 значительно повышает точность в тестах WildBench и Arena Hard, минимизирует риск бесконечной генерации текста и демонстрирует рост производительности при использовании инструментов и работе со структурированными данными. Модель поддерживает обработку изображений и текста, генерацию структурированных ответов, вызов функций и инструментов. Она показывает высокие результаты в программировании (HumanEval+, MBPP), точных науках (MMLU, MATH, GPQA) и задачах компьютерного зрения (ChartQA, DocVQA). Доступ к модели осуществляется через API alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Mistral: Mistral Small 3.2 24BТекущая

Для чего

Контекст

128k

Цена ₽

10 / 25

Mistral: Mistral Small 3.2 24BТекущая

128k

10 / 25

Модель

Mistral: Ministral 3 8B 2512

Для чего

Обе модели принадлежат семейству Mistral и поддерживают мультимодальный ввод, но версия Small 24B предлагает более высокую точность за счет большего количества параметров.

Контекст

262k

Цена ₽

19 / 19

Mistral: Ministral 3 8B 2512

262k

19 / 19

Модель

ByteDance: UI-TARS 7B

Для чего

Обе модели поддерживают обработку изображений и текста, ориентированы на выполнение сложных инструкций и имеют схожее позиционирование в сегменте эффективных решений.

Контекст

128k

Цена ₽

13 / 25

ByteDance: UI-TARS 7B

128k

13 / 25

Когда выбирать

Необходима высокая точность при вызове функций и работе со структурированными данными
Требуется обработка длинных документов или контекста объемом до 128 000 токенов
Нужна модель, способная анализировать как текстовую информацию, так и визуальный контент

Когда не выбирать

Требуется максимально легкая модель для работы на устройствах с крайне ограниченными ресурсами
Задачи ограничиваются только простым чатом без необходимости глубокого логического вывода
Необходима генерация изображений, так как модель работает только в режиме text+image->text