Independent

Simba 3.2

Frontier reasoning model tuned for agentic tool use and long-horizon task execution.

#31เปิดตัวเมื่อ 5 ต.ค. 2569·Proprietary·Not disclosed
text262K ctxเหตุผล
ผู้ให้บริการ APIเรียกใช้โมเดล →ตารางอันดับ
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)
Coding (62)Mathematics (84)Hard Science (GPQA) (88)Agentic & Tool Use (70)Knowledge (MMLU) (50)Vision / Multimodal (55)

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 API
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."}]
  }'

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
ดูเมทริกซ์ผู้ให้บริการ →

คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล

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
Simba 3.2 LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

โมเดลอื่นจาก Independent

โมเดลทางเลือก

ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Simba 3.2 โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก

0 / 4