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Mistral Large 3 2512 (batch)API
Mistral Large 3 2512 ist Mistrals leistungsfähigstes Modell bis heute, das eine spärliche Mischung aus Expertenarchitektur mit 41B aktiven Parametern (675B insgesamt) aufweist und unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht wurde.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $0.38 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 85% der 221 kommerziellen Modelle, die hier verfolgt werden
- 13 von 25 Mistral AI Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Mistral Large 3 2512 (batch), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.37 pro 1M Tokens (Median von 50) — dieses kostet $0.38.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash (batch) und 41 mehr
Über dieses Modell
Mistral Large 3 2512 (batch) ist ein kommerzielles KI-Modell von Mistral AI. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden täglich aus öffentlichen Listenpreisen aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Mistral Large 3 2512 (batch)?
Mistral Large 3 2512 (batch) ist ein KI-Sprachmodell von Mistral AI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 9.3 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Mistral Large 3 2512 (batch) kostenlos?
Mistral Large 3 2512 (batch) is not free: it costs $0.25 per million input tokens and $0.75 per million output tokens. Open-weight alternatives can be self-hosted at no per-token cost.
Worin ist Mistral Large 3 2512 (batch) gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 68%, MMLU-Pro 80.7%, Humanity's Last Exam 4.2%, Long Context Reasoning 36%, LiveCodeBench 46.5%, SciCode 36.6%, AIME 2025 38%, IFBench 36.2%, τ²-Bench 24.6%, τ-Bench Banking 5.8%, Terminal-Bench 12%, Terminal-Bench Hard 15.9%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Wie schnell ist Mistral Large 3 2512 (batch)?
Es generiert etwa 77.6 Tokens pro Sekunde, mit einer Median 0.72s Verzögerung vor dem ersten Token. Unabhängig von Artificial Analysis gemessen.