Laster katalogen …
Laster katalogen …
Utfaset multimodal instruksjonsmodell med åpne vekter og 24 milliarder parametere fra Mistral AI – med 131k kontekstvindu, verktøykall og sterk dokumentvisjon. Bruk Small 4 til nye prosjekter.
Oversikt. Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 er en tett modell med åpne vekter og 24 milliarder parametere fra Mistral AI, lansert i juni 2025 som en mindre oppdatering av Mistral Small 3.1. Den tar imot tekst og bilder som inndata og returnerer tekst, er lisensiert under Apache-2.0, og forbedrer instruksjonsfølging og innebygd funksjonskall sammenlignet med forrige modellversjon. Mistral har nå merket denne utgivelsen som utfaset og anbefaler at nye integrasjoner bruker Mistral Small 4, men vektene er fortsatt offentlig tilgjengelige for selvhosting og tredjeparts inferens.
Viktigste styrker. På publiserte referansetester oppnår modellen MMLU 80,50 %, MMLU-Pro 69,06 %, MATH 69,42 %, GPQA Diamond rundt 46–50,5 % og HumanEval Plus pass@5 92,90 %, med Wildbench v2 på 65,33 %. Visuelle skår er sterke for en modell i mellomstørrelse: DocVQA 94,86 %, ChartQA 87,4 %, MMMU 62,5 %. Den støtter innebygd verktøykall inkludert parallelle verktøykall, strukturert utdata og JSON-modus, et kontekstvindu på 131k token og flerspråklig dekning på over to dusin språk.
Når du bør bruke den. Bruk denne modellen til interaktiv chat på mellomnivå, kodehjelp, lesing av dokumenter og diagrammer, og agentiske funksjonskalloppsett der middels kompleksitet er tilstrekkelig og du ønsker tekst og bilder som inndata i én omgang. Svartidsklassen for interaktiv bruk – omtrent 38 token/s som median og under ett sekund til første token i rapporterte kjøringer – passer godt for produktflater med flere runder. Modellen egner seg best til generelle oppgaver, kommunikasjon, skriving og kode; den er et svakere valg for vedvarende agentiske løkker.
Begrensninger. Mistral har utfaset modellen til fordel for Mistral Small 4, og den bør derfor ikke være standardvalget for nye langsiktige integrasjoner. Treningsdataene slutter 1. oktober 2023, det finnes ingen utvidet resonnering eller resonneringsmodus, og skår på agentiske referansetester er lave. Utdata er kun tekst; lydinndata, innebygd nettsøk, kodekjøring og filsøk er ikke inkludert.
Suverenitetsnotat. Bygget av Mistral AI i Frankrike uten eksponering mot CLOUD Act, utgitt med åpne vekter under Apache-2.0 og tilgjengelig på verter med datalokasjon i EU samt for selvhosting. Denne kombinasjonen kvalifiserer til suverenitetsnivå Suveren for arbeidsflyter som holder inferensen innenfor EU-eid infrastruktur.
| Inferensleverandør | Suverenitet | Kjører i | Inn / ut per 1M | Status | Lås |
|---|---|---|---|---|---|
| L3 | 0,15 / 0,35€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 0,09 / 0,28€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 0,30 / 0,30€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 0,07 / 0,18€ | Tilkoblet |
16 bruksområder klassifisert av kuratoren. Notatet forklarer hvorfor.
Bekreftet verktøykall på denne varianten gjør den til et levedyktig alternativ som backend for strukturerte funksjonskallapplikasjoner til lavere kostnad enn Mistrals større modeller.
Visjonsegenskap kombinert med et stort 131k-kontekstvindu gjør det mulig å behandle skannede flersidede dokumenter for OCR-lignende ekstraksjon.
Visjonsstøtte dekker tolkning av skjermbilder og brukergrensesnitt på et kompetent mellomnivå.
24B-instruksjonsmodellen håndterer standard klassifiseringsoppgaver kompetent som et kostnadseffektivt alternativ.
En instruksjonsmodell på mellomnivå med stort kontekstvindu er godt egnet til å oppsummere lange inndata på en kostnadseffektiv måte.
Mistral-modeller er trent med god dekning av europeiske språk, noe som gjør denne til et fornuftig oversettelsesalternativ for europeiske språkpar.
Innhentede tall, ikke våre egne evalueringer. Persentilene er mot hele Stav-katalogen.
Beregnet fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, ifbench, aa-multilingual-index, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral-ai/mistral-small-3-2-24b-instruct-2506",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level – nivået forespørselen ble betjent på