# Mistral Small 3.2

> Fiche du modèle de langage Mistral Small 3.2 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Mistral Small 3.2 (Mistral AI) : score IA de 56,0, 166e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/mistral-small-3-2/
Origine : Mistral AI · France · sorti le 20 juin 2025

## Score général

- Score IA : 56,0 (marge à 90 % : de 52,2 à 59,8)
- Rang : 166 (Groupe 11, ex æquo)
- Couverture : 80 % du poids des tâches, 22 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 52,6 | Provisoire · 22 % |
| Code | 56,8 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 57,6 | Rang 175 · 100 % |
| Maths | 56,5 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 52,6 | Rang 87 · 60 % |
| Français | 64,6 | Rang 81 · 100 % |
| Vision | 55,8 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 57,6 | Rang 174 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Mistral Small 3.2](https://artificialanalysis.ai/models/mistral-small-3-2) | 8,3 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 0,075 $ / 0,2 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/mistral-small-3-2

## Exécution locale

Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M5 Pro de 24 Go. Mémoire estimée : 16,6 Go.

- Allégée, 4 bits : 16,6 Go
- Allégée, 8 bits : 29,0 Go
- Complète, 16 bits : 55,2 Go

- Plus petite machine : [Mac 24 Go](https://quelleia.com/local/#mac_24_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 24 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Intel Arc Pro B60](https://quelleia.com/local/intel-arc-pro-b60/)
- PC portable RTX : [PC portable GeForce RTX 24 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_rtx_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable avec GeForce RTX 5090](https://quelleia.com/local/pc-portable-geforce-rtx-5090/)
- PC portable Intel : [PC portable Intel Core Ultra 32 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_intel_32_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 Go](https://quelleia.com/local/samsung-galaxy-book6-pro-16/)
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 24 Go](https://quelleia.com/local/#mac_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac mini M5 Pro, 24 Go](https://quelleia.com/local/mac-mini-m5-pro-24go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 32 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_32_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Ryzen AI Max 385, 32 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-385-32go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version complète ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,07 € / 0,17 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 128 000 jetons (environ 96 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 24 milliards
- Licence : Apache 2.0 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : B (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Mars 2025

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [API Mistral AI](https://docs.mistral.ai)
- L'essayer : [Le Chat](https://chat.mistral.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 94,3 % | 51,2 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 78,5 % | 80,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 73,7 % | 92,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 72,8 % | 76,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 70,5 % | 81,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| compar:IA | Français | 1 032,0 Elo | 76,6 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 45,9 % | 58,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, questions de code | Code | 1 412,1 Elo | 62,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 356,5 Elo | 59,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 323,2 Elo | 59,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 361,9 Elo | 57,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 338,0 Elo | 56,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 37,9 % | 71,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, vision | Vision | 1 139,8 Elo | 55,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 334,6 Elo | 53,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 59,9 % | 52,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 32,6 % | 66,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 49,1 % | 52,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 30,3 % | 56,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SciCode | Code | 26,4 % | 53,1 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 1 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Mistral Small 3.2 ?** Mistral Small 3.2 obtient un score IA de 56,0, avec une marge de 52,2 à 59,8, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 166e sur 246 modèles, à partir de 22 mesures.

**Dans quelles tâches Mistral Small 3.2 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (64,6) et usage (57,6). Sa tâche la plus faible est sciences (52,6).

**Mistral Small 3.2 peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M5 Pro de 24 Go. Mémoire estimée : 16,6 Go.

**Combien coûte Mistral Small 3.2 ?** 0,07 € par million de jetons en entrée et 0,17 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Mistral Small 3.2 ?** Mistral Small 3.2 est édité par Mistral AI (France), et il est sorti le 20 juin 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com