İçeriğe geç
Seviye B — Üretim
Çalıştığı yer:FranceYapıldığı yer:France

Kullanımdan kaldırma tarihi

Sağlayıcı bu modeli 4 Kasım 2026 tarihinde kullanımdan kaldıracak. O zamana kadar her zamanki gibi çalışır.

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 gecikme104 runs
76184436135381714910-0410-30ms
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.

67%
Kod üretimi
jüri ortalaması 97
42%
Yaratıcı
jüri ortalaması 84
41%
Olgusal
jüri ortalaması 63
45%
Çok dilli
jüri ortalaması 95
51%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 95

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)1653 / avg 1269
2589131

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

—

Son 30 gün

100.0%

n=23

Medyan yanıt süresi

1,834ms

n=23

Baz alınan 403 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)

23

OK yanıtlar (30d)

23

Toplam çağrı (7d)

0

OK yanıtlar (7d)

0

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-4-587/100 · 113 runs
95 correct10 partial8 wrong84% accuracy
● 2026-10-25

Major quality leap to 93 with factual scores up 37 points

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 demonstrates a substantial quality improvement, jumping 13.8 points to reach an overall score of 93 out of 100. The most dramatic change is in factual accuracy, which surged from 55 to 92, resolving the critical weakness identified in the previous benchmark period. Reasoning capabilities now join the measured categories at a strong 92, indicating enhanced logical processing. Coding performance remains excellent, climbing slightly from 92 to 96, while multilingual support holds steady at 92, maintaining its previously strong position. Latency has increased moderately from 6438 ms to 7183 ms at the median, representing roughly an 11 percent slowdown. This tradeoff appears to correlate with the significant quality gains across categories. The model now presents a well-rounded performance profile without the factual quality gap that previously limited its reliability. Users requiring high-accuracy factual responses will find this iteration substantially more dependable, though those with strict latency requirements should account for the modest speed decrease. With consistent performance across five test runs in both windows, these improvements appear stable and reproducible.

Kalite

93.0

Gecikme p50

7,183 ms

Test çalıştırmaları

5

✓ Factual quality up 37 points✓ Overall score reaches 93✓ New reasoning capability at 92✗ Latency increased 11 percent
Son otomatik test
30 Eki 2026 · 02:03 UTC · Hız testi
P50 gecikme
121 ms
P95 gecikme
2164 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·30 Ekim 2026