Independent
Simba 3.2
Frontier reasoning model tuned for agentic tool use and long-horizon task execution.
الذكاء
87.8 #31
AAQI 62.0
سرعة الإخراج
62 t/s
ITL 16.1 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$6.5 /1M
إدخال $2/M · إخراج $10/M
السياق
262K
≈ 655 صفحة A4 · أقصى إخراج 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Simba 3.2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Strong reasoning-per-dollar vs. flagship tiers
- Reliable multi-step tool calling (τ²-class)
- 262K context at mid-tier pricing
ما يجب الانتباه له
- Smaller ecosystem — fewer SDKs and guides
- 62 tok/s mid-pack speed
- Text-only
حالات استخدام قاتلة
Autonomous research agents
Multi-step search-and-synthesize workflows.
Tool orchestration
Function calling over large API surfaces.
Analyst copilots
Reasoned synthesis across 262K-token briefs.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
OPENROUTER_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "simba/simba-3-2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="simba/simba-3-2",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "simba/simba-3-2",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.
الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Simba 3.2 — reasoning frontier model
- Adjustable reasoning budget with verifier-guided decoding
- 262K context for multi-document tasks
- Tool-use fine-tune targeting multi-step agents
- 32K max output for long structured answers
تاريخ الإصدار
5 أكتوبر 2026
البنية
Simba 3.2 — reasoning frontier model
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
262,000 tokens
أقصى إخراج
32,768 tokens
الوسائط
text
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.2 · كتابة $2.5 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$2/M
سعر الإخراج
$10/M
سرعة الإخراج
62 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
22 أكتوبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026simba32,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Simba 3.2},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/simba-3-2}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Independent
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Simba 3.2 استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.