kimi-k2.5 и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия
kimi-k2.5 и mistral-small-3.2-24b-instruct — модели от разных провайдеров (MOONSHOTAI и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости mistral-small-3.2-24b-instruct в 13.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — kimi-k2.5 принимает до 262 144 токенов.
kimi-k2.5 — kimi-k2.5 от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 96.00 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у mistral-small-3.2-24b-instruct: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
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.
Обе модели поддерживают: 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. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 14 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость kimi-k2.5 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 84.48 ₽ (88%), вывод дешевле на 503.04 ₽ (94%).
Контекст kimi-k2.5 vs mistral-small-3.2-24b-instruct
kimi-k2.5 принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у mistral-small-3.2-24b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: kimi-k2.5 генерирует до 262 144 токенов за запрос, mistral-small-3.2-24b-instruct — до 131 072. kimi-k2.5 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности kimi-k2.5 и mistral-small-3.2-24b-instruct
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. kimi-k2.5 работает с текст, изображения, а mistral-small-3.2-24b-instruct — с изображения, текст.
Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.
Возможности kimi-k2.5 и mistral-small-3.2-24b-instruct
kimi-k2.5 предлагает возможности, недоступные в mistral-small-3.2-24b-instruct: Log Probs, Reasoning, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры kimi-k2.5 и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | kimi-k2.5 | mistral-small-3.2-24b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | MOONSHOTAI | MISTRALAI |
| Цена ввода (1M) | 96 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 537.6 ₽ | 34.56 ₽ ✓ |
| Контекст | 262 144 токенов ✓ | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 262 144 токенов | 131 072 токенов |
| Модальности ввода | Текст, Изображения | Изображения, Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Mistral |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | ✓ |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: kimi-k2.5 или mistral-small-3.2-24b-instruct?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, mistral-small-3.2-24b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте kimi-k2.5 — контекст 262 144 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте kimi-k2.5 — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать kimi-k2.5
kimi-k2.5 от MOONSHOTAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI
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 84.48 ₽ (88%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 503.04 ₽ (94%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI
Подключение kimi-k2.5 и mistral-small-3.2-24b-instruct
kimi-k2.5 (MOONSHOTAI) 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 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "kimi-k2.5" или "mistral-small-3.2-24b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.5",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между kimi-k2.5 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: kimi-k2.5 vs mistral-small-3.2-24b-instruct (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует mistral-small-3.2-24b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 34.56 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте kimi-k2.5 с контекстом 262 144. kimi-k2.5 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning, Top Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.