Intelligenza
4.1 #713
Fascia top 93%
Velocità Uscita
100 t/s
ITL 10.0 ms/tok
Prezzo combinato (3:1)
$3 /1M
Input $2/M · Output $6/M
Contesto
131K
≈ 328 pagine A4 · output max 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Mistral Large
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Gli assi radar sono approssimati dai punteggi di categoria dove mancano misurazioni dirette — vedi Metodologia.
Punti di forza e compromessi
Dove vince
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- Cheap prompt-cache reads at $0.2/1M
Casi d'uso killer
Deep research
Synthesis across broad knowledge domains with citation-grade recall.
Quickstart per sviluppatori e API
Imposta prima
MISTRAL_API_KEY — ottieni una chiave APIcurl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral-large",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.mistral.ai/v1",
api_key=os.environ["MISTRAL_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="mistral-large",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.mistral.ai/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.MISTRAL_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "mistral-large",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);Risorse e link ufficiali
Deployment API
Confronta host e latenza
Throughput, TTFT e prezzi cache su Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Punteggi per Fonte
Punteggi per Categoria
Risultati dei Benchmark
Specifiche live e architettura
Sotto il cofano
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.2/1M tokens.
Data di Rilascio
1 gen 2025
Parametri
Not disclosed
Licenza
Open Weights
Finestra di Contesto
131,000 tokens
Output max
8,192 tokens
Modalità
text
Prezzi cache
lettura $0.2 · scrittura $2.5 /1M
Ragionamento
—
Prezzo Ingresso
$2/M
Prezzo Uscita
$6/M
Velocità Uscita
100 t/s
Tempo al Primo Token
—
Dati aggiornati
14 ago 2026
Stima bolletta mensile
Spesa mensile stimata
$0.00
Calcolo risparmio vs GPT-4o…
Cita e incorpora
Badge Markdown GitHub
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@misc{llmpodium2026mistrallarge,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Mistral Large},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/mistral-large}
}Incorpora il badge del punteggio
Aggiungi un badge Podium Score live al tuo README su GitHub o Hugging Face — rimanda alla classifica live.
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Loading badge snippet...Altri modelli di Mistral
Modelli alternativi
Migliori alternative a Mistral Large in base a capacità, prezzi e benchmark.