glm-4-32b и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия
glm-4-32b и mistral-small-3.2-24b-instruct — модели от разных провайдеров (Z-AI и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4-32b в 1.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — mistral-small-3.2-24b-instruct принимает до 131 072 токенов.
glm-4-32b — glm-4-32b от Z-AI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/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 glm-4-32b: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4-32b и mistral-small-3.2-24b-instruct в рублях
Интересная ситуация: mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле по вводу, но glm-4-32b — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: glm-4-32b обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 7.68 ₽ (67%), вывод дешевле на 15.36 ₽ (44%).
Контекст glm-4-32b 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 glm-4-32b. 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 glm-4-32b и mistral-small-3.2-24b-instruct
mistral-small-3.2-24b-instruct — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст. glm-4-32b работает только с текстом.
mistral-small-3.2-24b-instruct может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4-32b работает только с текстом.
Возможности glm-4-32b и mistral-small-3.2-24b-instruct
mistral-small-3.2-24b-instruct предлагает возможности, недоступные в glm-4-32b: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K. Общие: Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4-32b и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4-32b | mistral-small-3.2-24b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | MISTRALAI |
| Цена ввода (1M) | 19.2 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 19.2 ₽ ✓ | 34.56 ₽ |
| Контекст | 128 000 токенов | 131 072 токенов ✓ |
| Макс. вывод | — | 131 072 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Изображения, Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Mistral |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: glm-4-32b или mistral-small-3.2-24b-instruct?
По нашей оценке (1:3), mistral-small-3.2-24b-instruct лидирует. Однако glm-4-32b может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4-32b обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- 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
modelв запросе.
Когда использовать glm-4-32b
glm-4-32b от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на выводе — glm-4-32b дешевле на 15.36 ₽ (44%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
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 7.68 ₽ (40%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 128 000 токенов
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI
Подключение glm-4-32b и mistral-small-3.2-24b-instruct
glm-4-32b (Z-AI) 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 "glm-4-32b" или "mistral-small-3.2-24b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4-32b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между glm-4-32b 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: glm-4-32b vs mistral-small-3.2-24b-instruct (1:3)
mistral-small-3.2-24b-instruct выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует glm-4-32b (ввод 19.2 ₽, вывод 19.2 ₽ 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, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.