지능 지수
87.8 #31
AAQI 62.0
출력 속도
62 t/s
ITL 16.1 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$6.5 /1M
입력 $2/M · 출력 $10/M
컨텍스트
262K
≈ A4 655페이지 · 최대 출력 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Simba 3.2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- Strong reasoning-per-dollar vs. flagship tiers
- Reliable multi-step tool calling (τ²-class)
- 262K context at mid-tier pricing
주의할 점
- Smaller ecosystem — fewer SDKs and guides
- 62 tok/s mid-pack speed
- Text-only
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
OPENROUTER_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl 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.
공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
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
출시일
2026년 10월 5일
아키텍처
Simba 3.2 — reasoning frontier model
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
262,000 tokens
최대 출력
32,768 tokens
모달리티
text
캐시 가격
읽기 $0.2 · 쓰기 $2.5 /1M
추론
에포트 레벨
입력 가격
$2/M
출력 가격
$10/M
출력 속도
62 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 22일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
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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}
}점수 배지 삽입
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대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Simba 3.2의 주요 대체 모델.