Mistral: Mistral Small 3.2 24B

Mistral Small 3.2 24B est un modèle de langage ajusté aux instructions de Mistral, publié par le fournisseur le 2025-06-20 sous l'identifiant de modèle mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct. C'est un modèle de 24B paramètres, et cette version 3.2 est une mise à jour de la version 3.1, optimisée pour le suivi d'instructions, la réduction des répétitions et l'amélioration de l'appel de fonctions. Il appartient à la catégorie texte, et sa date limite de connaissances est le 2023-10-31.

Le modèle accepte à la fois du texte et des images en entrée et produit du texte en sortie, il peut donc traiter des invites multimodales qui combinent des instructions écrites avec du contenu visuel. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 256 000 tokens, ce qui permet de traiter de longs documents, des conversations étendues ou de grandes charges utiles d'images et de texte en une seule requête. La longueur maximale de sortie est de 16 384 tokens. Les paramètres de requête pris en charge incluent temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools et tool_choice.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. Le contexte long et l'entrée d'images conviennent à l'analyse de documents, où un développeur envoie une page numérisée ou une capture d'écran accompagnée de questions sur son contenu. L'appel de fonctions amélioré et la prise en charge des outils en font un choix raisonnable pour les flux de travail de type agent qui doivent appeler des fonctions ou des API externes. Les sorties structurées et response_format sont utiles lorsque l'application a besoin de JSON ou d'une autre forme prévisible plutôt que de texte libre. Le suivi d'instructions et la réduction des répétitions comptent pour les assistants de chat, le résumé et les tâches d'extraction où une formulation cohérente est importante. Le paramètre seed permet un échantillonnage reproductible pour les tests.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct. Comme l'interface suit le format des complétions de chat d'OpenAI, vous envoyez une requête avec le champ model défini sur cet identifiant et un tableau messages contenant votre texte et votre contenu image. Les paramètres de requête listés ci-dessus sont pris en charge, vous pouvez donc définir des contrôles d'échantillonnage tels que temperature, top_p, top_k et min_p, appliquer des pénalités, plafonner la sortie avec max_tokens, contraindre la génération avec stop, response_format ou structured_outputs, et attacher des tools avec tool_choice pour l'appel de fonctions. Les options de probabilité logarithmique (logprobs et top_logprobs) et logit_bias sont également disponibles.

Deux limites méritent d'être notées au moment de décider. La date limite de connaissances est le 2023-10-31, donc les questions sur des événements postérieurs à cette date reposent sur les informations que vous fournissez dans l'invite plutôt que sur les connaissances propres du modèle. La sortie est plafonnée à 16 384 tokens, ce qui peut être juste pour des tâches qui nécessitent des documents générés très longs. Si votre charge de travail est uniquement textuelle, ou si vous avez besoin d'un modèle avec une date limite plus récente, un autre modèle pourrait mieux convenir.