Gemma 4 31B vs Mistral Large 2407 verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das bezahlte ersetzen? Vollständige Aufschlüsselung 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 | Gemma 4 31B | Mistral Large 2407 | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Mistral AI | – | |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 262K Tokens | 131K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.1/M · kostenloses Selbst-Hosting | $2/M | |
| Ausgabepreis | $0.34/M · kostenloses Selbst-Hosting | $6/M | |
| Vision / multimodal | Ja | Nein | |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | Gemma Lizenz | Proprietär |
Gemma 4 31B ist ~18× günstiger als Mistral Large 2407 bei den Ausgabetoken ($0.34 vs $6 pro M Tokens).
| Fähigkeit | Gemma 4 31B | 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 | Gemma 4 31B | Mistral Large 2407 |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 4.0 |
| Kontextfenster | 4.0 | 3.5 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 5.0 | 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.
Gemma 4 31B Instruct ist Googles DeepMind's 30.7B dichtes multimodales Modell, das Text- und Bildinput mit Textausgabe unterstützt. Verfügt über ein 256K Token Kontextfenster, konfigurierbaren Denk-/Überlegungsmodus, native Funktion...
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.
Gemma 4 31B ist open-weight und wettbewerbsfähig bei vielen Aufgaben, aber Mistral Large 2407 könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenaufgaben weiterhin führend sein. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. Gemma 4 31B 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 und kann nicht selbst gehostet werden.
Gemma 4 31B kostet $0.34/M Ausgaben vs $6/M für Mistral Large 2407 — ungefähr 18x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie es selbst hosten.
Wählen Sie Gemma 4 31B, 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 fortschrittliche Funktionen über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
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