mistral-small-3.2-24b-instruct-2506
MODEL PROFILE模型资料Cortecs · 2025-06-20 发布 · mistral-small 家族 · 开源权重 · 5 家平台收录
资料长期未更新
返回厂商
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 是 Mistral Small 系列的开放权重指令模型，厂商登记为 Cortecs，同时接受文本与图像输入并输出文本，提供 131K 上下文，支持工具调用与结构化输出，面向需要多模态理解、可自托管且调用成本敏感的开发者与中小团队。
模型介绍
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 属于 Mistral Small 系列，名称中的 24B 标注了参数规模量级，本站登记的厂商为 Cortecs，2025-06-20 发布并提供开源权重。它主要解决「中等规模、可自托管、同时看得懂图和字」的需求：131K 的上下文窗口与同样 131K 的单次最大输出，让长文档整篇处理、整篇生成成为常规操作，不必反复分段拼接。在能力上，工具调用、结构化输出与附件输入三项同时具备，意味着模型可以自行接入检索、按 schema 返回结果，并把图片与文字放进同一次请求处理，适合把原先「OCR 加文本模型」的拼接流程收拢到单个模型。知识截止为 2023-10-31，时效性要求高的问答需要外部检索补足。官方价格输入 0.1 美元、输出 0.312 美元每百万 tokens，处在同类低价段，目前在 5 家平台上线，报价存在明显分化，选型时值得单独比价。
选型建议需要低成本多模态理解、长输出与工具调用时选它；追求最新知识或高难推理时，应改选更大模型或为它配上检索。
关键指标
适用场景
- 读取发票、截图或扫描件，抽取关键字段并按 schema 输出结构化 JSON
- 对长报告、合同做整篇摘要与要点重写，利用长输出限制一次生成完整稿件
- 在客服或内部工具中挂载函数调用，先检索知识库再组织最终回答
- 搭建图文混合的商品与文档问答，省去 OCR 与视觉模型的分段串联
- 以开源权重在私有环境部署，做领域微调与数据不出域的内容处理
暂无：许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价、推理、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 资料已 509 天没更新，规格与价格可能已变；发布 509 天。
规格与能力
上面没列到的字段公开资料显示该模型沿用 Mistral Small 系列的稠密解码器路线，并在输入端引入视觉编码以支持图像理解，属于通用型中小参数多模态模型。
- 结构采用稠密 Transformer 解码器而非混合专家结构，参数在推理时全部激活，单次请求算力可预测，便于在自建集群上做容量规划。
- 能力文本与图像共享同一上下文窗口，配合工具调用与结构化输出，可把检索片段、附件图片与提示词放进一次请求处理。
- 披露层数、视觉编码器规模等结构细节本站未给出，公开资料较少；开源权重允许本地部署与领域微调，但需自行承担推理运维。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- mistral-small
能力
工具调用结构化输出附件
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Small 3.2 24B | Kilo Gateway | — | 32.8K | $0.1/M | $0.3/M |
| Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-NVFP4 | RedHatAI | 24B | — | — | — |
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，以下判断基于规格与公开描述，仅作定性参考，不涉及任何分数。
- 强项单次最大输出可达 131K tokens，长报告改写、整篇翻译、结构化抽取这类需要长输出的任务能一次成稿，减少拼接与衔接成本。
- 强项文本与图像同框输入，票据、截图、图表类内容可在同一模型内读取，省去单独 OCR 与文本模型串联带来的信息损耗。
- 短板知识截止 2023-10-31，近两年的事件、版本与价格类问题不能依赖参数记忆，需靠检索或工具补齐。
- 适合对延迟和单价敏感、又需要中英双语与图像理解的在线业务；高难推理与复杂代码任务更适合交给更大参数模型。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方标价为输入 0.1 美元、输出 0.312 美元每百万 tokens，落在同类低价段，但各托管平台报价差异明显，实际成本取决于选哪家。
- 定位官方价处于低价区间，与同家族 mistral-nemo-instruct-2407 相比输入价高约 45%，换来的是图像输入与更大的上下文余量。
- 横向对比比 Nova Micro 1.0 贵约 60%，但比 Pixtral Large 低一个数量级（后者高出约 1893%），可替代高价多模态模型承接常规任务。
- 平台差价DeepInfra 报价较官方低 25%，Scaleway、Greenpt、Berget 分别高出约 68%、128%、236%，同一模型的落地成本取决于托管方。
- 省钱输出单价高于输入，长输出场景应设定合理的 max tokens 上限并压缩提示词；稳定大批量调用优先走 DeepInfra 这类低价报价。
平台报价对比
7 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| DeepInfra 更低 | $0.075/M | $0.2/M | — | -25.0% |
| models.dev | $0.1/M | $0.312/M | — | 0.0% |
| models.dev · cortecs | $0.1/M | $0.312/M | — | 0.0% |
| models.dev · ovhcloud | $0.1/M | $0.31/M | — | 0.0% |
| models.dev · scaleway | $0.1682/M | $0.3925/M | — | +68.2% |
| models.dev · greenpt | $0.228/M | $0.456/M | — | +128.0% |
| models.dev · berget | $0.3365/M | $0.3365/M | — | +236.5% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.1/M / $0.312/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Nova Micro 1.0 | 128K | $0.04/M | $0.159/M | -60.0% | — |
| Pixtral Large (25.02) | 128K | $1.993/M | $5.978/M | +1893.0% | — |
| nemotron-nano-v2-12b | 128K | $0.24/M | $0.707/M | +140.0% | — |
| mistral-nemo-instruct-2407 | 118K | $0.145/M | $0.145/M | +45.0% | — |
| Mistral Small 3.1 24BMistral | 131.1K | $0.106/M | $0.318/M | +6.0% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 的常见问题
5 条mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.1/M、输出 $0.312/M，单位为美元 / 百万 tokens。另外 DeepInfra 给出的输入价更低（$0.075/M，-25.0%）。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 131K（131,000 tokens），单次最大输出 131K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 是开源模型吗？
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 支持哪些能力？
按当前资料，mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 支持工具调用、结构化输出、附件。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 5 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev、DeepInfra。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径本站未收录该模型的公开跑分，能力判断来自规格与公开描述，正式选型前建议用自身业务样本做小规模对比验证。
- 边界知识截止 2023-10-31，时效性问题需外挂检索；长上下文下细节召回可能衰减，关键信息宜放在提示词靠前或靠后位置。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
