Mistral: Mistral Small 3.2 24B

Mistral Small 3.2 24B è un modello linguistico ottimizzato per le istruzioni di Mistral, rilasciato dal provider il 2025-06-20 con l'id del modello mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct. È un modello con 24B parametri, e questa versione 3.2 è un aggiornamento della versione 3.1, ottimizzata per il rispetto delle istruzioni, la riduzione delle ripetizioni e un miglioramento del function calling. Appartiene alla categoria testo, e il suo knowledge cutoff è 2023-10-31.

Il modello accetta sia testo che immagini come input e produce testo come output, quindi può gestire prompt multimodali che combinano istruzioni scritte con contenuti visivi. Ha una finestra di contesto di 256.000 token, che consente di elaborare documenti lunghi, conversazioni estese o grandi payload di immagini e testo in una singola richiesta. La lunghezza massima dell'output è di 16.384 token. I parametri di richiesta supportati includono 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 e tool_choice.

Queste capacità indicano alcuni utilizzi pratici. Il contesto lungo e l'input di immagini si adattano all'analisi dei documenti, dove uno sviluppatore invia una pagina scansionata o uno screenshot insieme a domande sul suo contenuto. Il miglioramento del function calling e il supporto degli strumenti lo rendono una scelta ragionevole per flussi di lavoro in stile agente che devono chiamare funzioni o API esterne. Gli output strutturati e response_format sono utili quando l'applicazione necessita di JSON o di un'altra forma prevedibile anziché testo libero. Il rispetto delle istruzioni e la riduzione delle ripetizioni contano per assistenti di chat, riepilogo ed estrazione, dove una formulazione coerente è importante. Il parametro seed supporta un campionamento riproducibile per i test.

Puoi chiamare il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct. Poiché l'interfaccia segue il formato chat completions di OpenAI, invii una richiesta con il campo model impostato su quell'id e un array messages contenente il testo e il contenuto delle immagini. I parametri di richiesta elencati sopra sono supportati, quindi puoi impostare controlli di campionamento come temperature, top_p, top_k e min_p, applicare penalità, limitare l'output con max_tokens, vincolare la generazione con stop, response_format o structured_outputs, e allegare tools con tool_choice per il function calling. Sono disponibili anche le opzioni di probabilità logaritmica (logprobs e top_logprobs) e logit_bias.

Due limiti meritano attenzione al momento della scelta. Il knowledge cutoff è 2023-10-31, quindi le domande su eventi successivi a quella data si basano sulle informazioni che fornisci nel prompt anziché sulla conoscenza del modello stesso. L'output è limitato a 16.384 token, il che può essere stretto per attività che richiedono documenti generati molto lunghi. Se il tuo carico di lavoro è solo testo, o se hai bisogno di un modello con un cutoff più recente, un altro modello potrebbe essere più adatto.