Mistral Small 3.2 vs Mistral Medium 3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Mistral Small 3.2 by Mistral AI and Mistral Medium 3 by Mistral AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Mistral Small 3.2 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Mistral Small 3.2 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Mistral Medium 3 provides an expanded memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Mistral Small 3.2 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Mistral Small 3.2
দক্ষ আপগ্রেডRefined 24B ওপেন-ওয়েটস মডেল upgraded সহ নেটিভ ভিশন সক্ষমতা, 128K কনটেক্সট উইন্ডো, এবং enhanced কোডিং নির্ভুলতা.
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
34%
Mistral Medium 3
এন্টারপ্রাইজ ব্যালেন্সডভারসাম্যপূর্ণ এন্টারপ্রাইজ মডেল সম্বলিত 131K কনটেক্সট, মাল্টিমোডাল ভিশন, robust টুল কলিং, এবং attractive $0.40/$2.00 মূল্য.
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
131.1K tokens
40.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Mistral Small 3.2 is 5.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Medium 3 has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Mistral Small 3.2 is faster at 100 tok/s vs 85 tok/s.
- Mistral Medium 3 leads on SWE-bench coding (40.5% vs 34.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Mistral Small 3.2 | Mistral Medium 3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 43 | 47 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.30 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.09 / 1M | $0.35 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 100 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 34% | 40.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.5% | 57.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.10 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Mistral Small 3.2 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Expanded 128K কনটেক্সট উইন্ডো সহ নেটিভ মাল্টিমোডাল ছবি অনুধাবন
- দ্রুত 100 tok/s এক্সিকিউশন গতি এর ওপর commodity হার্ডওয়্যার
- Permissive ওপেন-ওয়েটস এর জন্য এর ওপর-premise ডিপ্লয়মেন্টসমূহ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- ছবি রেজোলিউশন capped এর তুলনায় বৃহৎ ভিশন মডেলগুলো
- অনুপস্থিত গভীর স্বায়ত্তশাসিত চেইন-অফ-থট
Mistral Medium 3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Compelling মূল্য-প্রতি-পারফরম্যান্স ratio ($0.40 ইনপুট / $2.00 আউটপুট)
- নেটিভ ভিজ্যুয়াল অনুধাবন জুড়ে নথিপত্র, schematics, এবং charts
- 131K কনটেক্সট উইন্ডো সহ এন্টারপ্রাইজ-grade function calling
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Trails ফ্রন্টিয়ার ফ্ল্যাগশিপ মডেলগুলো এর ওপর difficult competition mathematics
- ওপেন-ওয়েটস require multi-GPU setups এর জন্য সম্পূর্ণ নির্ভুলতা
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Mistral Small 3.2 | Mistral Medium 3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.35 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Mistral Small 3.2 | Mistral Medium 3 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | mistral-small-3-2-latest | mistral-medium-3-latest |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-06 | 2025-05 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2025 | March 2025 |
| আর্কিটেকচার | Compact Vision-Language Transformer | Enterprise Multimodal Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 24B | Confidential (~70B) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.4/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.1/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 52 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Mistral Small 3.2 vs Mistral Medium 3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral Small 3.2 or Mistral Medium 3?
Mistral Medium 3 is more intelligent. It scores 47 compared with 43 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral Small 3.2 is faster, generating 100 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Small 3.2 is cheaper at $0.09 per 1M tokens blended, compared with $0.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral Small 3.2 has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
Mistral Medium 3 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Mistral Small 3.2 if your priority is High-volume multimodal triage, edge image-text extraction, and responsive chat assistants. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Mistral Medium 3 if your workflow prioritizes Enterprise internal assistants, document workflow automation, and multimodal analytics. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Mistral Small 3.2 compare to Mistral Medium 3 in API token pricing and cost per token?+
Mistral Small 3.2 costs $0.10 per 1M input tokens and $0.30 per 1M output tokens, whereas Mistral Medium 3 costs $0.40 input and $2.00 output. Overall, Mistral Small 3.2 is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Mistral Small 3.2 or Mistral Medium 3?+
Mistral Small 3.2 supports a context window of 128K tokens (~96k words), while Mistral Medium 3 supports 131K tokens (~98k words). Therefore, Mistral Medium 3 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Mistral Small 3.2 or Mistral Medium 3?+
Mistral Small 3.2 scores 34% on SWE-bench Verified while Mistral Medium 3 scores 40.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Mistral Medium 3 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Mistral Small 3.2 and Mistral Medium 3?+
Mistral Small 3.2 is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Mistral Medium 3 focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Mistral Small 3.2 and Mistral Medium 3?+
Mistral Small 3.2 generates approximately 100 tokens per second, while Mistral Medium 3 delivers 85 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Mistral Small 3.2 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Mistral Small 3.2 and Mistral Medium 3 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Mistral Small 3.2 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Mistral Medium 3. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Command A Translate vs Mistral Small 3.2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Mistral Medium 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Medium 3 vs Mistral Small 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs