Mistral Small 3.2
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Mistral Small 3.2

Mistral AI 最新的小型語言模型,參數規模約 22B,支援 128K 上下文視窗。在 70B 以下模型類別中設立新的性能基準,具備增強的推理能力和改進的多語言支援。優化了部署效率,提供出色的性能與規模比,適合需要平衡性能和資源消耗的企業應用場景。
智能(中等)
速度(較快)
輸入支持模態
是否推理模型
128,000
上下文窗口
32,000
最大輸出tokens
2023-10-01
知識截止

定價

¥0.5 /M tokens
輸入
¥1.01 /M tokens
輸出
¥1.08 /M tokens
混合價格

快速簡單對比

輸入

輸出

Devstral Small (May '25)
¥0.1
Codestral (Jan '25)
¥0.2
Devstral Small
¥0.1

基本參數

Mistral Small 3.2技術參數
參數數量
24,000.0M
上下文長度
128.00k tokens
訓練數據截止日期
2023-10-01
開源類別
Open Weights (Permissive License)
多模態支持
僅文本
吞吐量
134
發布日期
2025-06-20
響應速度
183.29,317 tokens/s

基準測試分數

以下是Mistral Small 3.2在各種標準基準測試中的表現。這些測試評估了模型在不同任務和領域中的能力。
智能指數
42.29
大語言模型智能水平
編程指數
26.95
AI模型在編程任務上的表現指標
數學指數
60.3
解決數學問題、數學推理或執行數學相關任務的能力指標
MMLU Pro
68.1
大規模多任務多模態理解 - 測試對文本、圖像、音頻和視頻的理解
GPQA
50.5
研究生物理問題評估 - 用鑽石科學級問題測試高級物理知識
HLE
4.3
模型在Hugging Face開放LLM排行榜上的綜合平均分數
LiveCodeBench
27.5
專門評估大型語言模型在實際代碼編寫和解決編程競賽問題能力的評估
SciCode
26.4
模型在科學計算或特定科學領域代碼生成方面的能力
HumanEval
85.2
AI模型在特定HumanEval基準測試集上獲得的分數
Math 500分數
88.3
在前500個較大、更知名的數學基準測試上的分數
AIME分數
32.3
衡量AI模型解決高難度數學競賽問題能力的指標(特指AIME級別)
AIbase
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