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...
Характеристики
- Контекст
- 256 000 токенов
- Размер весов
- 48 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral3 · dense
- Базовая модель
- Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503
- Библиотека
- vllm
- Опубликована
- 20 июн 2025
Ссылки
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506
Многоязычная плотная модель Mistral на 24 млрд параметров для диалогов по инструкциям, анализа изображений и вызова функций.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 — плотная модель Mistral на 24 млрд параметров, дообученная на основе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503. Она предназначена для следования инструкциям, диалогов и вызова функций; поддерживает обработку изображений и текста. В версии 3.2 улучшены следование инструкциям, снижение повторов и вызов функций по сравнению с версией 3.1. Модель опубликована в формате safetensors и совместима с vLLM.
Модель подходит для ассистентов, которым нужно отвечать на запросы, разбирать изображения и обращаться к инструментам через вызов функций. В карточке перечислена поддержка 23 языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, китайский и японский. Лицензия Apache-2.0 разрешает свободное использование и распространение с соблюдением её условий.
Сценарии применения
- создание диалогового ассистента с вызовом инструментов
- ответы на вопросы по изображениям
- выполнение инструкций на нескольких языках
- снижение повторов в ответах языковой модели
Ограничения
Фрагмент README не содержит результатов сравнительной оценки и подробных ограничений качества; возможности модели зависят от используемого окружения и интеграции вызова функций.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- I.7Речь, диалоги и встречи
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- I.4Обработка документов и форм
- I.15Доступность и ассистивные технологии
- I.1Поиск и навигация по информации
- II.2Создание и понимание программного кода
- I.12Рекомендации и персонализация
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist или через готовый API. Цены — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · vllm
Модель не помещается в память одной GPU (80 ГБ).
API через OpenRouter
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct
$0.094 / $0.25
Запуск через API временно недоступен: у платформы закончился лимит OpenRouter.
- Класс архитектуры
- Mistral3ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 95a6d26