Mistral Small 3.2 24B Instruct

Fiche modèle · Mistral AI · mistral-small-3.2-24b-instruct-2506

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is a minor update of Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503.

Identité

Organisation	Mistral AI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-06-20
Licence	apache 2.0
Licence commerciale	oui
Licence open source	oui
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	131 072
KV cache / token (Q8)	81.9 ko/token
Paramètres totaux	23.6 B
Paramètres actifs (session)	24 B
Source des paramètres actifs	actifs = total (modèle dense, config HF (mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506)) ; total : config Hugging Face (mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506)
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	0.11 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	0.97 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2023-10-01
Créé le	2026-05-07T16:53:40.682929Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:14.701127Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/mistral-small-3.2-24b-instruct-2506

Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 12/100 · open source · seuil systémique inconnu

Critère	Note / 5	Poids
Documentation technique	2,5	5 %
Résumé des données d'entraînement	0,0	35 %
Conformité droit d'auteur	0,0	35 %
Code of Practice GPAI	2,5	20 %
Risque systémique	0,0	5 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via Berget AI AB (cortecs), OVHcloud (cortecs, ovh), Scaleway (cortecs, scaleway).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
Berget AI AB	cortecs	souverain	0.34 $	0.34 $	bf16	131 000	—	—	—
OVHcloud	cortecs, ovh	souverain	0.10 $	0.31 $	bf16	128 000	—	—	—
Scaleway	cortecs, scaleway	souverain	0.17 $	0.39 $	—	128 000	—	—	—
DeepInfra	llm-stats	non	0.07 $	0.20 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
chat	0.40
image_to_text	0.90
language	0.70
legal	0.70
math	0.70
multimodal	0.80
physics	0.50
reasoning	0.60
factuality	0.10
finance	0.70
general	0.70
healthcare	0.70
biology	0.50
chemistry	0.50
communication	0.70
creativity	0.40
vision	0.80
writing	0.40

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
ai2d	vision	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:05:14.704419Z
arena-hard	general	0.43	1.00	0.43	non	oui	2026-11-04T06:05:14.707312Z
chartqa	reasoning	0.87	1.00	0.87	non	oui	2026-11-04T06:05:14.710638Z
docvqa	vision	0.95	1.00	0.95	non	oui	2026-11-04T06:05:14.713625Z
gpqa	reasoning	0.46	1.00	0.46	non	oui	2026-11-04T06:05:14.719845Z
humaneval-plus	reasoning	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:05:14.722606Z
if	general	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:14.725675Z
math	math	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:05:14.728451Z
mathvista	math	0.67	1.00	0.67	non	oui	2026-11-04T06:05:14.731323Z
mbpp-plus	reasoning	0.78	1.00	0.78	non	oui	2026-11-04T06:05:14.734124Z
mmlu	general	0.81	1.00	0.81	non	oui	2026-11-04T06:05:14.737218Z
mmlu-pro	language	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:05:14.740429Z
mmmu	multimodal	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:05:14.743800Z
simpleqa	factuality	0.12	1.00	0.12	non	oui	2026-11-04T06:05:14.746579Z
wild-bench	general	0.65	1.00	0.65	non	oui	2026-11-04T06:05:14.749534Z

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04