Mistral Small 3.2 24BvsMagistral Small 24B
徹底比較： Mistral Small 3.2 24B （24B パラメータ、Mistral AI）および Magistral Small 24B (24B, Mistral AI)。量子化形式ごとの必要VRAM、基準となる4種類のGPUで測定したトークン/秒、用途ごとの評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログデータから計算されており、ページ間のコピー＆ペーストは行われていません。
要約
| 特徴 | Mistral Small 3.2 24B | Magistral Small 24B |
|---|---|---|
| パラメータ | 24B | 24B |
| ファミリー | Mistral | Mistral |
| 著者 | Mistral AI | Mistral AI |
| 開発国 | FR | FR |
| ライセンス | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 128 000 トークン | 128 000 トークン |
| 公開日 | 2025年6月 | 2025年6月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | Mistral Small 3.2 24B | Magistral Small 24B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 14 GB | 14 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 17 GB | 17 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 26 GB | 26 GB |
| FP16（最高品質） | 48 GB | 48 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 24 GB | 24 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | Mistral Small 3.2 24B | Magistral Small 24B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | 15 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 15 tok/s · Q8 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
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- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
強みと弱み
Mistral Small 3.2 24B
Small 3.1の2025年6月アップデート。生成が止まらなくなるケースが半減し、関数呼び出しが改善されました。
- 3.1と比べて、生成が終わらなくなるケースが半減
- Function calling の改善
- ビジョン
- Apache 2.0
- 比較的新しいバージョンのOllamaが必要です
インストール
Magistral Small 24B
Mistral初のオープンな推論モデル。AIME24 70.7%。Small 3.1をベースにCoT学習。
- Mistral初のオープンな推論モデル
- Apache 2.0
- AIME24 70.7%
- thinking モードでは冗長
- 推奨コンテキスト40kまで
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、Mistral Small 3.2 24BとMagistral Small 24Bのどちらがよりよく動作しますか？
RTX 4090上で、Mistral Small 3.2 24B は Q5_K_M (約 40 tok/s)、Magistral Small 24B で Q5_K_M （約40トークン/秒）。スループットだけで比較すると、 Magistral Small 24B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
Mistral Small 3.2 24BとMagistral Small 24B：フランス語ではどちらが優れていますか？
チャットの基本ではフランス語で同等ですが、文学的または法的文書ではヨーロッパ系モデルを推奨（参照 FR用ガイド).
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
どちらも Q4 では同じ量の VRAM（14 GB）が必要です。そのため、ライセンスや、実際に使って感じる品質を基準に選ぶことになります。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Mistral Small 3.2 24B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 Magistral Small 24B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には Apache 2.0 または MIT を優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : Mistral Small 3.2 24B (24B)。 より高性能 : Mistral Small 3.2 24B (24B)。迷っている場合は、それを実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。