DeepSeek V4 Flash 0423 vs Mistral Large 2407 verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das bezahlte ersetzen? Vollständige Analyse 2026.
Mistral Large 2407 — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | DeepSeek V4 Flash 0423 | Mistral Large 2407 | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | DeepSeek | Mistral AI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 131K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.14/M · kostenloses Selbst-Hosting | $2/M | |
| Ausgabepreis | $0.28/M · kostenloses Selbst-Hosting | $6/M | |
| Vision / multimodal | Nein | Nein | – |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | MIT | Proprietär |
DeepSeek V4 Flash 0423 ist ~21× günstiger als Mistral Large 2407 bei Ausgabe-Token ($0.28 vs $6 pro M Tokens).
| Fähigkeit | DeepSeek V4 Flash 0423 | Mistral Large 2407 |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✗ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✓ |
| 1M+ Kontextfenster | ✓ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | DeepSeek V4 Flash 0423 | Mistral Large 2407 |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 4.0 |
| Kontextfenster | 5.0 | 3.5 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 3.5 | 3.5 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
DeepSeek V4 Flash ist ein effizient optimiertes Mixture-of-Experts-Modell von DeepSeek mit 284B Gesamtparametern und 13B aktivierten Parametern, das ein 1M-Token-Kontextfenster unterstützt. Es ist für schnelle Inferenz und...
Dies ist das Flaggschiff-Modell von Mistral AI, Mistral Large 2 (Version mistral-large-2407). Es handelt sich um ein proprietäres Modell mit verfügbaren Gewichten und es exceliert in den Bereichen Denken, Code, JSON, Chat und mehr. Lesen Sie die Ankündigung zur Markteinführung [hier](https://mistral.ai/news/m
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
DeepSeek V4 Flash 0423 ist open-weight und wettbewerbsfähig bei vielen Aufgaben, aber Mistral Large 2407 könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben weiterhin führen. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. DeepSeek V4 Flash 0423 hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. Mistral Large 2407 ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
DeepSeek V4 Flash 0423 kostet $0.28/M Ausgabe vs $6/M für Mistral Large 2407 — ungefähr 21x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.
Wählen Sie DeepSeek V4 Flash 0423, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro-Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie Mistral Large 2407, wenn Sie an der Spitze der Möglichkeiten über eine verwaltete API ohne Infrastruktur interessiert sind.
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