Перейти к содержимому
АрхивнаяТекстовая модель

Mistral Small 3.2 24B

Провайдер: Mistral AIОбновлено 2 сентября 2026 г.

Эта модель архивная — она больше не доступна для новых запусков на платформе. Карточка сохранена для истории и сравнения.

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is an updated 24B parameter model from Mistral optimized for instruction following, repetition reduction, and improved function calling. Compared to the 3.1 release, version 3.2 significantly improves accuracy on WildBench and Arena Hard, reduces infinite generations, and delivers gains in tool use and structured output tasks. It supports image and text inputs with structured outputs, function/tool calling, and strong performance across coding (HumanEval+, MBPP), STEM (MMLU, MATH, GPQA), and vision benchmarks (ChartQA, DocVQA).

Характеристики

Тип
Текстовая модель
Провайдер
Mistral AI
Принимает на вход
изображения, текст
Создаёт на выходе
текст
Окно контекста
128 000 токенов
Минимальный тариф
Стандарт

Похожие нейросети

Частые вопросы

Сколько стоит Mistral Small 3.2 24B в нейронах?
Использование Mistral Small 3.2 24B стоит от 10 нейронов за 1 млн входных токенов и 20 нейронов за 1 млн выходных. Оплата идёт в нейронах — единой валюте SUIN.AI; все модели доступны в одной подписке.
Какой контекст у Mistral Small 3.2 24B?
Mistral Small 3.2 24B поддерживает контекстное окно до 128 000 токенов.
Что умеет Mistral Small 3.2 24B?
Mistral Small 3.2 24B — это текстовая модель от Mistral AI. Принимает на вход: изображения, текст. Создаёт на выходе: текст. Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is an updated 24B parameter model from Mistral optimized for instruction following, repetition reduction, and improved function calling. Compare
На каком тарифе доступна Mistral Small 3.2 24B?
Mistral Small 3.2 24B доступна на тарифах уровня «Стандарт» и выше. Все нейросети SUIN.AI — в одной подписке с оплатой в рублях, без VPN.
Активна ли Mistral Small 3.2 24B?
Нет, Mistral Small 3.2 24B — архивная модель: она недоступна для новых запусков на платформе. Карточка сохранена для истории и сравнения нейросетей.