Todo sobre Magistral Small 1.2

Presentación

Mistral AI publicó Magistral Small 1.2 el 18 de septiembre de 2025. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 1 proveedores de API que lo listan en models.dev. Tiene, por tanto, más de un año: puede que hayan salido sucesores desde entonces.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Cuánto cuesta Magistral Small 1.2?

Magistral Small 1.2 cuesta 0,50 US$ por millón de tokens de entrada y 1,5 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 1 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,013 US$; mil veces esa tarea, 13 US$.

Son 1,5 veces el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Resultados en benchmarks

Epoch AI publica 2 resultados de Magistral Small 1.2 en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 47,6 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 28,1 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %

Lo que sabe hacer

Su ventana de contexto alcanza 128.000 tokens, unas 192 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un documento de tamaño medio. Una respuesta puede llegar a 40.000 tokens.

Acepta como entrada: texto y imagen.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿A quién va dirigido?

Por su categoría, Magistral Small 1.2 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Alternativas

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Magistral Small 1.2 son:

• Mistral Large 3 (Mistral AI, 1,5 US$ por millón de tokens de salida)
• Step 3.7 Flash (StepFun, 1,21 US$ por millón de tokens de salida)
• MiniMax-M3 (MiniMax, índice 55,5)
• Muse Glimmer 30B (Meta, 1,2 US$ por millón de tokens de salida)