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Mixtral 8x22B InstructOPEN
Mistrals offizielle instruct feinabgestimmte Version von Mixtral 8x22B.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $3 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 2% der 204 Open-Weight-Modelle, die hier verfolgt werden
- 25 von 25 Mistral AI Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Mixtral 8x22B Instruct, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.22 pro 1M Tokens (Median von 42) — dieses kostet $3.
Günstiger und besser in diesem Index: Claude Sonnet 5.5 (batch) · GPT-6.1 Sol (batch) · Muse Spark 1.3 und 195 mehr
Über dieses Modell
Mixtral 8x22B Instruct ist ein open-weight KI-Modell von Mistral AI. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten aufgeführten Preise sind die Hosted-API-Listenpreise, die täglich aktualisiert werden, für den Fall, dass Sie Bequemlichkeit dem Selbsthosten vorziehen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Mixtral 8x22B Instruct?
Mixtral 8x22B Instruct ist ein KI-Sprachmodell von Mistral AI. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 5.7 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Mixtral 8x22B Instruct kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Mixtral 8x22B Instruct selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 2 $ pro Million Eingabetoken und 6 $ pro Million Ausgabetoken.
Wofür ist Mixtral 8x22B Instruct gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 33.2%, MMLU-Pro 53.7%, Humanity's Last Exam 4%, LiveCodeBench 14.8%, MATH-500 54.5%, AIME 0%.
Kann ich Mixtral 8x22B Instruct selbst hosten?
Ja. Mixtral 8x22B Instruct hat open weights, 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.