İçeriğe geç
Seviye B — Üretim
Çalıştığı yer:FranceYapıldığı yer:France
OVH AI Endpoints (GRA)

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506

Seviye B — Üretim

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme100 runs
7036467222107981437408-2109-14ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

66%
Kod üretimi
jüri ortalaması 98
41%
Yaratıcı
jüri ortalaması 86
46%
Olgusal
jüri ortalaması 70
50%
Çok dilli
jüri ortalaması 98
61%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 96

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506
$0.2400 1M giriş token başına
$0.7300 1M çıkış token başına
≈ $0.0003 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.2400
1M çıkış token başına$0.7300
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)1149 / avg 1317
282184

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

ownedBy: mistralai
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

100.0%

n=819

Son 30 gün

100.0%

n=2,307

Medyan yanıt süresi

1,905ms

n=2,307

Baz alınan 2,692 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

2,307

OK yanıtlar (30d)

2,307

Toplam çağrı (7d)

819

OK yanıtlar (7d)

819

Görüntü kalite kontrolü pilotu (2026-06-10)

Geri çağırma

9.4%

n=300

Yanlış alarm

12.1%

n=300

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-591/100 · 83 runs
73 correct7 partial3 wrong88% accuracy
2026-09-13

Quality plummets 17.1 points to 70.7 amid doubled latency and coverage shift

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 experiences a significant performance decline in this benchmark window, with overall quality dropping from 87.8 to 70.7 points. This 17.1-point decrease represents the continuation of a downward trend observed in the previous period. Latency has deteriorated substantially, with the median response time nearly doubling from 4102ms to 8162ms, a 99% increase that will impact real-world application responsiveness. Category performance reveals an unusual pattern. Coding remains exceptional at 96, maintaining near-perfect scores across both windows. Reasoning achieved a perfect 100 score in current testing. However, factual accuracy collapsed to just 16 points, representing a critical weakness. The benchmark window also shows a shift in category coverage, with multilingual and creative categories from the previous period replaced by factual and reasoning assessments in the current window. The dramatic decline in factual performance combined with significantly slower response times raises concerns about model reliability for knowledge-based tasks. While coding and reasoning capabilities remain strong, the overall trajectory suggests potential infrastructure or configuration issues affecting both speed and accuracy.

Kalite

70.7

Gecikme p50

8,162 ms

Test çalıştırmaları

5

Quality dropped 17.1 points Latency doubled to 8162ms Factual accuracy critically low Perfect reasoning score achieved
Son otomatik test
14 Eyl 2026 · 20:02 UTC · Hız testi
P50 gecikme
174 ms
P95 gecikme
691 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·14 Eylül 2026