Mistral Small 3.2
Mistral AI · France · sorti le Mistral AI · France · 20 juin 2025
- Poids ouverts · Apache 2.0
- Mac 24 Go
- Classe énergétique B
Son bilan?
- Au classement général, 176e sur 257, ex æquo avec 34 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
- Pas encore classé en raisonnement, code, maths et compréhension d'images : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en tâches d'agent et création web.
Estimationenviron 0,15 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Score général?
55,9de 52,1 à 59,7
Les dix tâches?
- Raisonnement53,0Provisoire · 11 %, voir le classement Raisonnement
- Code56,2Provisoire · 17 %, voir le classement Code
- AgentsNon mesuré
- Usage57,5Rang 187 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths56,7Provisoire · 25 %, voir le classement Maths
- Sciences52,5Rang 99 · 60 %, voir le classement Sciences
- Français65,0Rang 87 · 100 %, voir le classement Français
- Vision55,7Provisoire · 33 %, voir le classement Vision
- Écriture57,5Rang 186 · 100 %, voir le classement Écriture
- WebNon mesuré
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. 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 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Small 3.2 | 7,0 | non publié | 0,0 jetons/s | 0,00 s | 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. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M6 de 24 Go. Mémoire estimée : 16,6 Go.
- Carte graphique 24 Gopar exemple Intel Arc Pro B60, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
- PC portable GeForce RTX 24 Gopar exemple PC portable avec GeForce RTX 5090Oui, allégé 4 bits
- PC portable Intel Core Ultra 32 Gopar exemple Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 GoOui, allégé 4 bits
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- Mac 24 Gopar exemple Mac mini M6, 24 Go, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
- Ryzen AI Max 32 Gopar exemple Ryzen AI Max 385, 32 Go, et une autre machineOui, allégé 4 bits
- PC portable RTX Spark 64 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 64 Go, et 2 autres machinesOui, jusqu'à 8 bits
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
- EstiméIntel Arc Pro B60Carte graphique 24 Go · 456 Go/s · version allégée à 4 bitsde 8,7 à 22 jetons/s estimés
- EstiméPC portable avec GeForce RTX 5090PC portable GeForce RTX 24 Go · 896 Go/s · version allégée à 4 bitsde 17 à 44 jetons/s estimés
- EstiméMac mini M6, 24 GoMac 24 Go · 170 Go/s · version allégée à 4 bitsde 3,2 à 8,4 jetons/s estimés
- EstiméASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 GoPC portable RTX Spark 128 Go · 300 Go/s · version complètede 1,7 à 4,4 jetons/s estimés
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,07 € / 0,17 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 128 000 jetonsenviron 96 000 mots
- Entrées
- Texte, image
- Réflexion
- Non communiqué
- Paramètres
- 24 milliards
- Licence
- Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Bsur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Mars 2025
Où le trouver
Liens directs, sans affiliationSes versions non censurées
Une variante modifiée par des tiers pour refuser moins. Leur taux de refus vient du banc de QUELLE IA ; elles ne reprennent pas le score de cette fiche.
En bref
- Quel est le score de Mistral Small 3.2 ?
- Mistral Small 3.2 obtient un score IA de 55,9, avec une marge de 52,1 à 59,7, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 176e sur 257 modèles, à partir de 21 mesures.?
- Dans quelles tâches Mistral Small 3.2 est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont français (65,0) et usage (57,5). Sa tâche la plus faible est sciences (52,5).
- 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 M6 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. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,15 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. 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.