Independent
Simba 3.2
Frontier reasoning model tuned for agentic tool use and long-horizon task execution.
Интеллект
87.8 #31
AAQI 62.0
Скорость вывода
62 t/s
ITL 16.1 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$6.5 /1M
Вход $2/M · Выход $10/M
Контекст
262K
≈ 655 стр. A4 · макс. выход 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Simba 3.2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Сильные стороны и компромиссы
Где модель выигрывает
- Strong reasoning-per-dollar vs. flagship tiers
- Reliable multi-step tool calling (τ²-class)
- 262K context at mid-tier pricing
На что обратить внимание
- Smaller ecosystem — fewer SDKs and guides
- 62 tok/s mid-pack speed
- Text-only
Киллер-сценарии
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.
Быстрый старт для разработчика и API
Сначала задайте
OPENROUTER_API_KEY — получить ключ 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.
Официальные ресурсы и ссылки
Развёртывание API
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Живые характеристики и архитектура
Под капотом
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
Дата выпуска
5 окт. 2026 г.
Архитектура
Simba 3.2 — reasoning frontier model
Параметры
Not disclosed
Лицензия
Proprietary
Контекстное окно
262,000 tokens
Макс. вывод
32,768 tokens
Модальности
text
Цены кэша
чтение $0.2 · запись $2.5 /1M
Рассуждение
Уровни усилия
Цена ввода
$2/M
Цена вывода
$10/M
Скорость вывода
62 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
22 окт. 2026 г.
Оценка ежемесячного счёта
Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…
Цитирование и вставка
Бейдж GitHub Markdown
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}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Превью
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Ещё от Independent
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для Simba 3.2 по возможностям, цене и бенчмаркам.