glm-4.7-flash vs mistral-small-3.2-24b-instruct

glm-4.7-flash и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия

glm-4.7-flash и mistral-small-3.2-24b-instruct — модели от разных провайдеров (Z-AI и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 1.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — glm-4.7-flash принимает до 202 752 токенов.

glm-4.7-flash — glm-4.7-flash от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у mistral-small-3.2-24b-instruct: Reasoning.

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-4.7-flash: Logit Bias.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 13 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7-flash и mistral-small-3.2-24b-instruct в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: mistral-small-3.2-24b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 0 ₽ (0%), вывод дешевле на 42.24 ₽ (55%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7-flash vs mistral-small-3.2-24b-instruct

glm-4.7-flash принимает до 202 752 токенов — это в 1.5x больше, чем 131 072 у mistral-small-3.2-24b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

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

Модальности glm-4.7-flash и mistral-small-3.2-24b-instruct

mistral-small-3.2-24b-instruct — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст. glm-4.7-flash работает только с текстом.

mistral-small-3.2-24b-instruct может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.7-flash работает только с текстом.

Возможности glm-4.7-flash и mistral-small-3.2-24b-instruct

У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.7-flash имеет Reasoning, а mistral-small-3.2-24b-instruct — Logit Bias. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7-flash и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7-flash или mistral-small-3.2-24b-instruct?

По нашей оценке (2:1), glm-4.7-flash имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-small-3.2-24b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте glm-4.7-flash — контекст 202 752 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.7-flash — она поддерживает reasoning.
• 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 glm-4.7-flash

glm-4.7-flash от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 131 072 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• 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 выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 42.24 ₽ (55%) за 1M токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Подключение glm-4.7-flash и mistral-small-3.2-24b-instruct

glm-4.7-flash (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 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4.7-flash" или "mistral-small-3.2-24b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.7-flash 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-4.7-flash vs mistral-small-3.2-24b-instruct (2:1)

glm-4.7-flash выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.7-flash с контекстом 202 752. glm-4.7-flash уникален Reasoning; mistral-small-3.2-24b-instruct — Logit Bias.