Independent
Simba 3.2
Frontier reasoning model tuned for agentic tool use and long-horizon task execution.
知能指数
87.8 #31
AAQI 62.0
出力速度
62 t/s
ITL 16.1 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$6.5 /1M
入力 $2/M · 出力 $10/M
コンテキスト
262K
約 655 枚のA4ページ · 最大出力 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Simba 3.2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- Strong reasoning-per-dollar vs. flagship tiers
- Reliable multi-step tool calling (τ²-class)
- 262K context at mid-tier pricing
注意すべきトレードオフ
- Smaller ecosystem — fewer SDKs and guides
- 62 tok/s mid-pack speed
- Text-only
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
OPENROUTER_API_KEY を設定 — APIキーを取得curl 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.
公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年10月5日
アーキテクチャ
Simba 3.2 — reasoning frontier model
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Proprietary
コンテキストウィンドウ
262,000 tokens
最大出力
32,768 tokens
モダリティ
text
キャッシュ料金
読み取り $0.2 · 書き込み $2.5 /1M
推論
エフォートレベル
入力価格
$2/M
出力価格
$10/M
出力速度
62 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月22日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
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@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}
}スコアバッジを埋め込む
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく Simba 3.2 の最適な代替モデル。