This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
Mistral has launched a newer model, Mistral Small 4. We suggest considering it instead.
For more information, see comparison of Mistral Small 4 to other models and API provider benchmarks for Mistral Small 4.
Análise de inteligência, desempenho e preço do Mistral Small 3.2
Resumo do modelo
Inteligência
Velocidade
Preço de entrada
Preço de saída
Verbosidade
Mistral Small 3.2 está entre os modelos líderes em inteligência, mas tem preço um pouco alto em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante. Também é mais rápido que a média e bastante conciso. O modelo aceita entrada em texto e imagem, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 128k tokens.
Mistral Small 3.2 alcança 11 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 6). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 8.4M tokens, um resultado bastante conciso em comparação com a mediana de 12M.
O preço do Mistral Small 3.2 é de $0.10 por 1M de tokens de entrada (preço um pouco alto, mediana: $0.05) e $0.30 por 1M de tokens de saída (preço um pouco alto, mediana: $0.15). No total, a avaliação do Mistral Small 3.2 no Intelligence Index custou $127.51.
Com 132 tokens por segundo, Mistral Small 3.2 é mais rápido que a média (101).
| Raciocínio | Não Esta página mostra a versão sem raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante com raciocínio. |
|---|---|
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto e imagem |
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 128k ~192 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 24B |
| Licença | Apache 2.0 |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
Destaques
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Uso de tokens
Output Tokens per Intelligence Index Task
Custo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Janela de contexto
Context Window
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Output Speed
Time per Intelligence Index Task
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Latency: Time To First Answer Token
Tempo de resposta de ponta a ponta
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o Mistral Small 3.2
O Mistral Small 3.2 foi lançado em 20 de junho de 2025.
Mistral criou o Mistral Small 3.2.
Mistral Small 3.2 alcança 11 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 6).
Mistral Small 3.2 gera a saída a 132.1 tokens por segundo (com base na API de Mistral), um resultado acima da média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 100.7 t/s).
Mistral Small 3.2 tem um tempo até o primeiro token (TTFT) de 1.00s (com base na API de Mistral), um resultado melhor que a média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 1.72s).
Mistral Small 3.2 custa $0.10 por 1M de tokens de entrada (melhor que a média, mediana: $0.15) e $0.30 por 1M de tokens de saída (melhor que a média, mediana: $0.34), com base na API de Mistral.
Mistral Small 3.2 custa $0.10 por 1M de tokens de entrada e $0.30 por 1M de tokens de saída (com base na API de Mistral). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $0.12 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores
Na avaliação do Intelligence Index, Mistral Small 3.2 gerou 8.4M tokens de saída, um resultado melhor que a média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 12M).
Não, o Mistral Small 3.2 não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.
Mistral Small 3.2 aceita entrada em texto e imagem.
Mistral Small 3.2 permite saída em texto.
Sim, o Mistral Small 3.2 aceita imagens como entrada e pode analisá-las, descrevê-las e responder a perguntas sobre elas.
Sim, o Mistral Small 3.2 é multimodal. Ele consegue processar entrada em texto e imagem e gerar saída em texto.
Mistral Small 3.2 tem uma janela de contexto de 130k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o Mistral Small 3.2 é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.
Mistral Small 3.2 tem 24 bilhões parâmetros.
Mistral Small 3.2 foi lançado sob a licença Apache 2.0. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença
Mistral Small 3.2 alcança 11 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
Sim, o Mistral Small 3.2 está disponível por API em 2 provedores. Comparar provedores de API
Mistral Small 3.2 está disponível em 2 provedores de API. Comparar provedores