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MMixtral 8x22B InstructOPEN

Versione ufficiale fine-tuned di Mixtral 8x22B di Mistral.

66KFinestra di contesto · token
$2Prezzo di input · per M token
$6Prezzo di output · per M token
Mistral AIFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

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Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Mixtral 8x22B Instruct, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.

Intelligence index4
GPQA33.2%
MMLU-Pro53.7%
Humanity's Last Exam4%
LiveCodeBench14.8%
SciCode18.8%
MATH-50054.5%
AIME0%
vs. modelli misurati quitop 96%
Punteggi superiori a 4% dei 273 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.38 per 1M token (mediana di 11) — questo costa $3.
Più economico e migliore su questo indice: GPT-5.6 Sol (batch) · GLM 5.3 · GLM 5.3 Flash e 184 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Mixtral 8x22B Instruct è un modello AI open-weight di Mistral AI. Può scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sotto riportati sono i prezzi di listino delle API hosted, tracciati quotidianamente, per quando preferisce la comodità rispetto al self-hosting.

Domande frequenti

Cos'è Mixtral 8x22B Instruct?

Mixtral 8x22B Instruct è un modello di linguaggio AI di Mistral AI. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 4 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Mixtral 8x22B Instruct è gratuito?

I pesi sono gratuiti e aperti — puoi auto-ospitare Mixtral 8x22B Instruct e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $2 per milione di token di input e $6 per milione di token di output.

A cosa serve Mixtral 8x22B Instruct?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 33.2%, MMLU-Pro 53.7%, Humanity's Last Exam 4%, LiveCodeBench 14.8%, SciCode 18.8%, MATH-500 54.5%, AIME 0%.

Posso auto-ospitare Mixtral 8x22B Instruct?

Sì. Mixtral 8x22B Instruct ha open weights, quindi può scaricarlo e eseguirlo sul suo GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.

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