Independent
Simba 3.2
Frontier reasoning model tuned for agentic tool use and long-horizon task execution.
ดัชนีปัญญา
87.8 #31
AAQI 62.0
ความเร็วขาออก
62 t/s
ITL 16.1 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$6.5 /1M
ขาเข้า $2/M · ขาออก $10/M
บริบท
262K
≈ 655 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Simba 3.2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- Strong reasoning-per-dollar vs. flagship tiers
- Reliable multi-step tool calling (τ²-class)
- 262K context at mid-tier pricing
สิ่งที่ต้องระวัง
- Smaller ecosystem — fewer SDKs and guides
- 62 tok/s mid-pack speed
- Text-only
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
OPENROUTER_API_KEY ก่อน — รับคีย์ 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.
ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
5 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
Simba 3.2 — reasoning frontier model
พารามิเตอร์
Not disclosed
สัญญาอนุญาต
Proprietary
ขนาดคอนเทกซ์
262,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
32,768 tokens
โมดัลิตี
text
ราคาแคช
อ่าน $0.2 · เขียน $2.5 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$2/M
ราคาขาออก
$10/M
ความเร็วขาออก
62 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
22 ต.ค. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย 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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Independent
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Simba 3.2 โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก