Este modelo está obsoleto. Solo seguimos midiendo su rendimiento con la carga predeterminada de 10 mil tokens de entrada. Los resultados de otras cargas son históricos y ya no se actualizan.
Mistral lanzó una versión más reciente, Mistral Small 4. Te sugerimos considerarla como alternativa.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Mistral Small 3.2
Resumen del modelo
Mistral Small 3.2 está por encima del promedio en inteligencia y tiene un precio razonable en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. También es notablemente lento; sin embargo, es muy conciso. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 128k tokens.
Mistral Small 3.2 obtiene 7 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 6). Al evaluar el Intelligence Index, generó 9.1M tokens, lo que es muy conciso frente a la mediana de 16M.
El precio de Mistral Small 3.2 es de $0.07 por 1 M de tokens de entrada (moderado; mediana: $0.13) y $0.20 por 1 M de tokens de salida (moderado; mediana: $0.25). En promedio, evaluar Mistral Small 3.2 en el Intelligence Index cuesta $0.11 por tarea.
Con 30 tokens por segundo, Mistral Small 3.2 es notablemente lento (82).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto e imágenes |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 128k ~192 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 24B |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Miden el rendimiento de modelos en capacidades e industrias específicas
Artificial Analysis Finance & Accounting Index
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Briefcase v1.1Updated
Elo de AA-Briefcase
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: puntuación
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Uso de tokens
Tokens de salida por tarea del Intelligence Index
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Velocidad de salida
Tiempo por tarea del Intelligence Index
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Tamaño del modelo: parámetros totales y activos
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Mistral Small 3.2
Mistral Small 3.2 se lanzó el 20 de junio de 2025.
Mistral Small 3.2 fue creado por Mistral.
Mistral Small 3.2 obtiene 7 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 6).
Mistral Small 3.2 genera 29.6 tokens de salida por segundo (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor en el extremo inferior frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 82.2 t/s).
Mistral Small 3.2 tiene un tiempo hasta el primer token (TTFT) de 1.02 s (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor mejor que el promedio frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 1.12 s).
Mistral Small 3.2 cuesta $0.07 por 1 M de tokens de entrada (mejor que el promedio; mediana: $0.13) y $0.20 por 1 M de tokens de salida (mejor que el promedio; mediana: $0.25), según la mediana de los proveedores que sirven el modelo.
Mistral Small 3.2 cuesta $0.07 por 1 M de tokens de entrada y $0.20 por 1 M de tokens de salida (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.09 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores
Al evaluarlo en el Intelligence Index, Mistral Small 3.2 generó 9.1M tokens de salida, un valor muy por debajo del promedio frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 16M).
No, Mistral Small 3.2 no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Mistral Small 3.2 admite entrada de texto e imágenes.
Mistral Small 3.2 admite salida de texto.
Sí, Mistral Small 3.2 admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.
Sí, Mistral Small 3.2 es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.
Mistral Small 3.2 tiene una ventana de contexto de 130k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, Mistral Small 3.2 es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
Mistral Small 3.2 tiene 24 mil millones de parámetros.
Mistral Small 3.2 se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso comercial. Ver licencia
Mistral Small 3.2 obtiene 7 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
Sí, Mistral Small 3.2 está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API
Mistral Small 3.2 está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores