К списку моделей

Mistral Small 3.1 24B

4.7

От Mistral

Open Source
CTX128K
Релиз: 2025-03-17
StandardGeneralMultimodalОткрытые весаЛокальная
Официальный сайт

Краткое описание

Mistral Small 3.1 24B Instruct is an upgraded variant of Mistral Small 3 (2501), featuring 24 billion parameters with advanced multimodal capabilities. It provides state-of-the-art performance in text-based reasoning and...

Подробный обзор модели

Mistral Small 3.1 24B — это значимое обновление популярной серии Small от компании Mistral AI, выпущенное в марте 2025 года. С 24 миллиардами параметров, эта модель была специально доработана для повышения точности текстового рассуждения и расширения мультимодальных способностей. Mistral Small 3.1 представляет собой венец развития архитектуры третьего поколения, предлагая пользователям интеллект флагманского уровня при высокой скорости работы и разумной стоимости API.

Особенности и технологические улучшения

Версия 3.1 стала результатом глубокой оптимизации оригинальной модели 2501 (Mistral Small 3), получив улучшения в понимании сложных запросов и работе с изображениями.

  • Продвинутая мультимодальность: Ключевым отличием версии 3.1 является её нативная поддержка визуальных данных. Модель мастерски справляется с анализом фотографий, чтением мелкого текста на изображениях и извлечением структурированной информации из сложных визуальных макетов.
  • Мастерство рассуждения и кодинга: Модель демонстрирует исключительные результаты в программировании (88.2% HumanEval) и логическом выводе, становясь полноценным конкурентом гораздо более тяжелым закрытым системам.
  • Эффективный инференс: Размер в 24 миллиарда параметров позволяет Mistral Small 3.1 работать молниеносно на современном оборудовании, обеспечивая мгновенный отклик в интерактивных приложениях.

Производительность и бенчмарки

Mistral Small 3.1 24B уверенно занимает топовые позиции в рейтингах моделей среднего веса, подтверждая статус одного из лучших решений для профессионального использования.

БенчмаркРезультатОписание
HumanEval88.2%Высочайшая точность в программировании
Arena Elo1416Высокий профессиональный уровень
MMLU86.3%Глубокие общие знания и эрудиция
GPQA63.4%Научные вопросы PhD-уровня
SWE_bench55.5%Эффективное решение реальных инженерных задач
MATH76.1%Хорошие способности в математике и логике

Ценообразование и доступность

Модель доступна через платформу Mistral La Plateforme и популярных API-агрегаторов (например, OpenRouter) по цене $0.35 за 1M входных токенов и $0.56 за 1M выходных токенов. Это крайне выгодное предложение для мультимодальной модели такого уровня, позволяющее внедрять передовой ИИ в масштабные бизнес-проекты.

Идеальные сценарии применения (Use Cases)

  • Интеллектуальный анализ мультимедиа: Быстрое описание визуального контента, создание субтитров и поиск по изображениям.
  • Профессиональный кодинг-ассистент: Автоматизация написания кода, генерация тестов и глубокий аудит систем.
  • Масштабируемые чат-боты: Создание отзывчивых помощников для поддержки клиентов с нативным пониманием фото и скриншотов.

Плюсы и минусы

Плюсы:

  • Исключительная точность в задачах программирования.
  • Нативная мультимодальность (текст + изображения).
  • Высокая скорость работы и низкая задержка.
  • Превосходное владение более чем 80 языками программирования.

Минусы:

  • Контекстное окно (128K) уступает некоторым гигантам 2026 года.
  • В сверхсложных математических задачах может уступать флагманам серии Large.

На чем запустили?

Опыт запуска Mistral Small 3.1 24B на локальном железе пользователей

AL
Alex_Dev
2 дня назад
RTX 4090 24GB + i9-13900K
LM StudioQ4_K_M45.2 t/s

Летает отлично, полная выгрузка в VRAM. Ответы моментальные.

DA
DataScienceGuy
Неделю назад
MacBook Pro M3 Max 64GB
OllamaQ8_028.5 t/s

Запускал через командную строку. Памяти хватает с головой, кулеры даже не шумят.

IV
Ivan1999
10 дней назад
RTX 3060 12GB
KoboldCPPQ4_012.1 t/s

Пришлось выгрузить пару слоев в RAM, но терпимо для тестов.

Стоимость API

$0.35 / $0.56 за 1M токенов

Профиль модели

MMLU86.3%Code88.2%Math76.1%GPQA63.4%SWE55.5%

Бенчмарки

Arena Elo (LMSYS)1416
MMLU (Общие знания)86.3%
HumanEval (Кодинг)88.2%
MATH (Математика)76.1%
GPQA (Экспертные знания)63.4%
SWE-bench (Разработка)55.5%

Другие модели семейства Mistral