kimi-k2-thinking и mistral-small-3.2-24b-instruct: ключевые отличия
kimi-k2-thinking 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 11.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — kimi-k2-thinking принимает до 262 144 токенов.
kimi-k2-thinking — kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 86.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 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.
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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость kimi-k2-thinking 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 74.88 ₽ (87%), вывод дешевле на 416.64 ₽ (92%).
Контекст kimi-k2-thinking vs mistral-small-3.2-24b-instruct
kimi-k2-thinking 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.
mistral-small-3.2-24b-instruct может генерировать до 131 072 токенов за запрос.
Модальности kimi-k2-thinking и mistral-small-3.2-24b-instruct
mistral-small-3.2-24b-instruct — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст. kimi-k2-thinking работает только с текстом.
mistral-small-3.2-24b-instruct может анализировать изображения (vision), тогда как kimi-k2-thinking работает только с текстом.
Возможности kimi-k2-thinking и mistral-small-3.2-24b-instruct
kimi-k2-thinking предлагает возможности, недоступные в mistral-small-3.2-24b-instruct: Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры kimi-k2-thinking и mistral-small-3.2-24b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | kimi-k2-thinking | mistral-small-3.2-24b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | MOONSHOTAI | MISTRALAI |
| Цена ввода (1M) | 86.4 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 451.2 ₽ | 34.56 ₽ ✓ |
| Контекст | 262 144 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 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: kimi-k2-thinking 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-thinking — контекст 262 144 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте kimi-k2-thinking — 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
modelв запросе.
Когда использовать kimi-k2-thinking
kimi-k2-thinking 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 74.88 ₽ (87%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — mistral-small-3.2-24b-instruct дешевле на 416.64 ₽ (92%) за 1M токенов
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI
Подключение kimi-k2-thinking и mistral-small-3.2-24b-instruct
kimi-k2-thinking (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 15 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "kimi-k2-thinking" или "mistral-small-3.2-24b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2-thinking",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между kimi-k2-thinking 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-thinking 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-thinking с контекстом 262 144. kimi-k2-thinking выделяется поддержкой Reasoning.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.