Mistral Small 3: precio, contexto y rendimiento

Mistral Small 3 en breve

Mistral Small 3 es un modelo de lenguaje de Mistral AI, lanzado el 30 de enero de 2025. Tiene, por tanto, más de un año: puede que hayan salido sucesores desde entonces. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 6 proveedores de API que lo listan en models.dev. No tiene un modo de razonamiento declarado: responde directamente, sin una fase de reflexión facturada aparte.

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

¿Qué dicen las pruebas independientes?

Epoch AI publica 2 resultados de Mistral Small 3 en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 47,3 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 6,7 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %

Lo que cuesta

Mistral Small 3 cuesta 0,05 US$ por millón de tokens de entrada y 0,08 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 6 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 0,001 US$; mil veces esa tarea, 1,16 US$.

Es 12,5 veces más barato que 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.

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 32.768 tokens, unas 49 páginas de texto a 500 palabras por página: mejor reservarlo para intercambios cortos y documentos breves. Una respuesta puede llegar a 16.384 tokens.

Acepta como entrada: texto. Sus conocimientos llegan hasta 31 de octubre de 2023: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

No figura como capaz de llamar a herramientas: encaja mal para dirigir un agente que deba actuar sobre otros programas.

Los pesos están publicados en Hugging Face (mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501). Vea también nuestra selección de modelos open source.

¿Cuándo elegirlo?

Por su categoría, Mistral Small 3 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

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

¿Con qué sustituirlo?

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Mistral Small 3 son:

• DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B (DeepSeek, 0,09 US$ por millón de tokens de salida)
• Ministral 3 3B 2512 (Mistral AI, 0,10 US$ por millón de tokens de salida)
• Granite 4.0 Micro (IBM (Granite), 0,11 US$ por millón de tokens de salida)
• LFM2-24B-A2B (Liquid AI, 0,12 US$ por millón de tokens de salida)