gigachat-2 vs mistral-small-3.2-24b-instruct

gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия

gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 5.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — mistral-small-3.2-24b-instruct принимает до 131 072 токенов.

gigachat-2 — gigachat-2 от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 130.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

mistral-small-3.2-24b-instruct — mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gigachat-2: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Стоимость gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct в рублях

mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: mistral-small-3.2-24b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 118.48 ₽ (91%), вывод дешевле на 95.44 ₽ (73%).

Контекст gigachat-2 vs mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct принимает до 131 072 токенов — это в 1.0x больше, чем 128 000 у gigachat-2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

mistral-small-3.2-24b-instruct может генерировать до 131 072 токенов за запрос.

Модальности gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст. gigachat-2 работает только с текстом.

mistral-small-3.2-24b-instruct может анализировать изображения (vision), тогда как gigachat-2 работает только с текстом.

Возможности gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct предлагает возможности, недоступные в gigachat-2: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gigachat-2 или mistral-small-3.2-24b-instruct?

По нашей оценке (0:4), mistral-small-3.2-24b-instruct лидирует. Однако gigachat-2 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-small-3.2-24b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит mistral-small-3.2-24b-instruct — контекст 131 072 токенов.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен mistral-small-3.2-24b-instruct — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gigachat-2

gigachat-2 от GIGACHAT — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT

Когда использовать mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct от MISTRALAI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 118.48 ₽ (91%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 95.44 ₽ (73%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 128 000 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Подключение gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct

gigachat-2 (GIGACHAT) и mistral-small-3.2-24b-instruct (MISTRALAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "gigachat-2" или "mistral-small-3.2-24b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между gigachat-2 и mistral-small-3.2-24b-instruct — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: gigachat-2 vs mistral-small-3.2-24b-instruct (0:4)

mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте mistral-small-3.2-24b-instruct с контекстом 131 072. mistral-small-3.2-24b-instruct выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.