Este modelo está obsoleto. Continuamos medindo o desempenho apenas para a carga padrão de 10 mil tokens de entrada. Os resultados de outras cargas são históricos e não são mais atualizados.
Mistral lançou uma versão mais recente, Mistral Small 4. Sugerimos considerá-la como alternativa.
Análise de inteligência, desempenho e preço do Mistral Small 3.2
Resumo do modelo
Mistral Small 3.2 está acima da média em inteligência e tem preço razoável em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante. Também é especialmente lento, mas é muito 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 7 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 6). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 9.1M tokens, um resultado muito conciso em comparação com a mediana de 16M.
O preço do Mistral Small 3.2 é de $0.07 por 1M de tokens de entrada (preço moderado, mediana: $0.13) e $0.20 por 1M de tokens de saída (preço moderado, mediana: $0.25). Em média, a avaliação do Mistral Small 3.2 no Intelligence Index custa $0.11 por tarefa.
Com 30 tokens por segundo, Mistral Small 3.2 é especialmente lento (82).
| 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
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários
Intelligence Index vs. custo por tarefa
Mede o desempenho dos modelos em capacidades e setores específicos
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 do AA-Briefcase
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: pontuação
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. custo por tarefa
Uso de tokens
Tokens de saída por tarefa do Intelligence Index
Custo
Custo por tarefa do Intelligence Index
Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index
Preços: acertos de cache, entrada e saída
Janela de contexto
Janela de contexto
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Velocidade de saída
Tempo por tarefa do Intelligence Index
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Latência: Tempo até o primeiro token da resposta final
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
Tempo de resposta de ponta a ponta
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos
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 7 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando acima da média entre outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 6).
Mistral Small 3.2 gera a saída a 29.6 tokens por segundo (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado na faixa inferior em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 82.2 t/s).
Mistral Small 3.2 tem um tempo até o primeiro token (TTFT) de 1.02s (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado melhor que a média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 1.12s).
Mistral Small 3.2 custa $0.07 por 1M de tokens de entrada (melhor que a média, mediana: $0.13) e $0.20 por 1M de tokens de saída (melhor que a média, mediana: $0.25), com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo.
Mistral Small 3.2 custa $0.07 por 1M de tokens de entrada e $0.20 por 1M de tokens de saída (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $0.09 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 9.1M tokens de saída, um resultado muito competitivo em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 16M).
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 7 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 1 provedor. Comparar provedores de API
Mistral Small 3.2 está disponível em 1 provedor de API. Comparar provedores