KI-Modelle · Open-Source vs Bezahlt

DeepSeek V4 Flash 0423 Offen vs Mistral Large 2407 Bezahlt

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.

Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai

Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.

DeepSeek V4 Flash 0423OffenDeepSeek
$0.14 /M Eingabe
$0.28 /M AusgabeKeine pro-Token Gebühren, wenn Sie selbst hosten
TypOpen-Weight
Kontextfenster1M Tokens
MultimodalNein
Selbst gehostetJa
Mistral Large 2407BezahltMistral AI
$2 /M Eingabe
$6 /M AusgabeVerwaltete API (keine Infrastruktur erforderlich)
TypProprietär
Kontextfenster131K Tokens
MultimodalNein
Selbst gehostetNein
Wählen 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 Grenzfähigkeiten über eine verwaltete API mit null Infrastruktur zum Ausführen wünschen.

DeepSeek V4 Flash 0423 vs Mistral Large 2407 Spezifikationen

SpezifikationDeepSeek V4 Flash 0423Mistral Large 2407Gewinner
HerstellerDeepSeekMistral AI
TypOpen-WeightProprietärDeepSeek V4 Flash 0423
Kontextfenster1M Tokens131K TokensDeepSeek V4 Flash 0423
Eingabepreis$0.14/M · kostenloses Selbst-Hosting$2/MDeepSeek V4 Flash 0423
Ausgabepreis$0.28/M · kostenloses Selbst-Hosting$6/MDeepSeek V4 Flash 0423
Vision / multimodalNeinNein
Tool / FunktionsaufrufJaJa= Unentschieden
Selbst gehostetJaNein (nur API)DeepSeek V4 Flash 0423
LizenzMITProprietärDeepSeek V4 Flash 0423

Preisdifferenz & wann man jeweils wählen sollte

21×günstiger pro Ausgabe-Token

DeepSeek V4 Flash 0423 ist ~21× günstiger als Mistral Large 2407 bei Ausgabe-Token ($0.28 vs $6 pro M Tokens).

Wählen Sie DeepSeek V4 Flash 0423, wenn…
  • Sie selbst hosten oder in Ihrer Cloud ausführen möchten
  • Sie das längere 1M Kontextfenster benötigen
  • Sie Datenprivatsphäre & Kontrolle priorisieren
  • Sie die niedrigsten Betriebskosten wünschen
  • Sie offene oder reproduzierbare KI entwickeln
Wählen Sie Mistral Large 2407, wenn…
  • Sie Spitzenleistung über eine verwaltete API wünschen
  • Sie Zuverlässigkeit & Ökosystem schätzen
  • Sie keine Infrastruktur verwalten möchten

Funktionsvergleich

FähigkeitDeepSeek V4 Flash 0423Mistral Large 2407
Offene Gewichte (herunterladbar)
Selbst gehostet
Läuft vollständig offline
Vision / multimodal
Tool / Funktionsaufruf
1M+ Kontextfenster

Benchmarks: DeepSeek V4 Flash 0423 vs Mistral Large 2407

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).

DeepSeek V4 Flash 0423 liefert 119× mehr Intelligenz pro Dollar.
DeepSeek V4 Flash 0423
Mistral Large 2407
Intelligenzindex
49.9
7.3
Kodierungsindex
69.1
GPQA
90.8%
47.2%
Die letzte Prüfung der Menschheit
36.8%
3.2%
Langzeit-Kontext-Argumentation
65.7%
1.7%
SciCode
49.9%
27.1%
τ-Bench Banking
31.1%
Terminal-Bench
78.7%
Mathematikindex
0
MMLU-Pro
68.3%
LiveCodeBench
26.7%
MATH-500
71.4%
AIME
9.3%
AIME 2025
0%
IFBench
31.6%
τ²-Bench
33%
Geschwindigkeit
113.5 tok/s
0 tok/s
Latenz
1s
0s
Intelligenz pro $
285.1
2.4

Benchmark-Daten von Artificial Analysis.

Wie DeepSeek V4 Flash 0423 und Mistral Large 2407 abschneiden

🏆 Bester Wert & Offenheit: DeepSeek V4 Flash 0423 (4.7 vs 2.7 / 5)
KriteriumDeepSeek V4 Flash 0423Mistral Large 2407
Kosten-Effizienz5.04.0
Kontextfenster5.03.5
Offenheit5.01.5
Selbst-Hosting5.01.0
Multimodalität3.53.5

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.

Was jedes Modell ist

DeepSeek V4 Flash 0423 Offen

DeepSeek · Open-Weight

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...

Mistral Large 2407 Bezahlt

Mistral AI · Proprietär

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

Andere Modelle in diesen Familien

Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.

Andere verfolgte Varianten
DeepSeek V4 Flash 0731DeepSeek V4 ProDeepSeek V3.2DeepSeek V3.2 ExpDeepSeek V3.1 TerminusDeepSeek V3.1R1 0528R1DeepSeek V3 0324DeepSeek V3

Häufig gestellte Fragen

Ist DeepSeek V4 Flash 0423 so gut wie Mistral Large 2407?

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.

Kann ich DeepSeek V4 Flash 0423 lokal ausführen?

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.

Wie viel günstiger ist DeepSeek V4 Flash 0423?

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.

DeepSeek V4 Flash 0423 vs Mistral Large 2407 — welches sollte ich 2026 wählen?

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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