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MMistral LargeAPI

Ceci est le modèle phare de Mistral AI, Mistral Large 2 (version mistral-large-2407).

128KFenêtre de contexte · tokens
$2Prix d'entrée · par M tokens
$6Prix de sortie · par M tokens
Mistral AIFournisseur

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Mistral Large, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Jul '24.

Intelligence index7
Math index0
GPQA47.2%
MMLU-Pro68.3%
Humanity's Last Exam2.9%
Long Context Reasoning1.7%
LiveCodeBench26.7%
SciCode27.1%
MATH-50071.4%
AIME9.3%
AIME 20250%
IFBench31.6%
τ²-Bench33%
💰 Blended price$3 / 1M tokens
📈 Value2.3 intelligence points per $
vs. modèles mesurés icitop 91%
Scores plus élevés que 9% des 273 modèles mesurés par Artificial Analysis et suivis ici.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.2 par 1M de tokens (médiane de 24) — celui-ci coûte $3.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GPT-5.6 Sol (batch) · GLM 5.3 · GLM 5.3 Flash et 171 de plus
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Mistral Large est un modèle d'IA commercial de Mistral AI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés quotidiennement à partir des tarifs publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Mistral Large ?

Mistral Large est un modèle de langage IA de Mistral AI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 7 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Mistral Large est-il gratuit ?

Mistral Large n'est pas gratuit : cela coûte 2 $ par million de tokens d'entrée et 6 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert Mistral Large ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 47.2%, MMLU-Pro 68.3%, Humanity's Last Exam 2.9%, Long Context Reasoning 1.7%, LiveCodeBench 26.7%, SciCode 27.1%, MATH-500 71.4%, AIME 9.3%, AIME 2025 0%, IFBench 31.6%, τ²-Bench 33%.

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