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Mistral Large 2407OPEN
Mistral Large 2407 (Mistral AI): Live-API-Preise, Kontextfenster und die besten Open-Source-Alternativen, täglich verfolgt von OpenSourceAI.tech.
Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Mistral Large 2407, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Jul '24.
Über dieses Modell
Mistral Large 2407 ist ein Open-Weight-AI-Modell von Mistral AI. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die untenstehenden Preise sind Listenpreise für gehostete APIs, die stündlich verfolgt werden, für den Fall, dass Sie Bequemlichkeit gegenüber Selbsthosting bevorzugen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Mistral Large 2407?
Mistral Large 2407 ist ein KI-Sprachmodell von Mistral AI. Es hat offene Gewichte: Sie können es herunterladen und kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Es erzielt 7.3 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Mistral Large 2407 kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Mistral Large 2407 selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 2 $ pro Million Eingabetokens und 6 $ pro Million Ausgabetokens.
Worin ist Mistral Large 2407 gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 47.2%, MMLU-Pro 68.3%, Humanity's Last Exam 3.2%, Long Context Reasoning 1.7%, LiveCodeBench 26.7%, SciCode 27.1%, MATH-500 71.4%, AIME 9.3%, AIME 2025 0%, IFBench 31.6%, τ²-Bench 33%.
Kann ich Mistral Large 2407 selbst hosten?
Ja. Mistral Large 2407 hat offene Gewichte, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.
Open-Source-Alternativen
Je nach Arbeitslast kann ein Open-Weight-Modell, das Sie selbst hosten können, die Kosten drastisch senken oder die Preisgestaltung pro Token vollständig entfernen. Unsere Vergleichsseiten stellen dieses Modell neben die stärksten Open-Source-Kandidaten.