Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs Mistral Small 3.2 24B

Сравнение моделей DeepSeek V3.1 Terminus vs Mistral Small 3.2 24B по цене, контексту и дате релиза.

×
deepseek
DeepSeek V3.1 Terminus
deepseek/deepseek-v3.1-terminus

DeepSeek‑V3.1 Terminus — обновление [DeepSeek V3.1](/deepseek/deepseek-chat-v3.1), сохраняющее базовые возможности модели и улучшающее согласованность языка, агентные функции и поведение в задачах программирования и поиска. Это крупная гибридная модель рассуждений с режимами thinking и non‑thinking, расширенная двухфазным обучением на длинном контексте и оптимизированная для более эффективного инференса. Модель улучшает работу с инструментами, генерацию кода и общую эффективность рассуждений, поддерживает structured tool calling, code agents и search agents и хорошо подходит для исследований, программирования и агентных workflow. Управление режимом рассуждений доступно через параметр `reasoning.enabled`.

Контекст 163K
Вход / 1M ₽23.94
Выход / 1M ₽90.06
Выпущена 22 Sep 2025
×
mistralai
Mistral Small 3.2 24B
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 — обновлённая 24B‑модель от Mistral, оптимизированная для следования инструкциям, снижения повторов и улучшенного вызова функций. По сравнению с релизом 3.1 версия 3.2 заметно повышает точность на WildBench и Arena Hard, уменьшает бесконечные генерации и улучшает работу с инструментами и задачами структурированных выходов. Поддерживает входы изображение+текст со структурированными выходами, вызов функций/инструментов и сильные результаты в программировании (HumanEval+, MBPP), STEM (MMLU, MATH, GPQA) и vision‑бенчмарках (ChartQA, DocVQA).

Контекст 128K
Вход / 1M ₽8.55
Выход / 1M ₽22.80
Выпущена 20 Jun 2025