GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B)

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Mixtral 8x7B من Mistral AI وLlama 3 (8B) من Meta من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Mixtral 8x7B نافذة سياق بحجم 32.8K رمز بسعر $0.20/$0.20 لكل مليون رمز، بينما يوفر Llama 3 (8B) سياقًا بحجم 8.2K رمز بسعر $0.05/$0.10 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Mixtral 8x7B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Mixtral 8x7B من Mistral AI مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 33K وسرعة 130 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 37/100 (بتكلفة $0.2/$0.2 لكل مليون رمز).

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

Llama 3 (8B)

استدلال فائق السرعة

نموذج Llama 3 (8B) من Meta مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 8K وسرعة 210 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 34/100 (بتكلفة $0.05/$0.1 لكل مليون رمز).

Intelligence Index34 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

12%

أهم الفروقات في لمحة

  • Llama 3 (8B) is 3.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mixtral 8x7B has a larger context window (33K vs 8K tokens).
  • Llama 3 (8B) is faster at 210 tok/s vs 130 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMixtral 8x7BLlama 3 (8B)
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3734
Provider
Mistral AIMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.05 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.10 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.10 / 1M$0.03 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text8.2K tokens~12 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s210 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A12%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
38%34.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$0.01 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Llama 3 (8B)
3.0x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3 (8B)
+62% faster generation
Context
Mixtral 8x7B
32.8K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Mixtral 8x7BLlama 3 (8B)
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs12%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

38%vs34.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

66.5%vs62.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1195ptsvs1150pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs210 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Mixtral 8x7B0.38s
Llama 3 (8B)0.22s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mixtral 8x7B4.23s
Llama 3 (8B)2.60s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Mixtral 8x7B Monthly API Bill
$0.56 / month
$0.2/1M in · $0.2/1M out
Llama 3 (8B) Monthly API Bill
$0.18 / month
$0.05/1M in · $0.1/1M out
Llama 3 (8B) saves approximately $0.37 / month (67%) under this workload.3.0x Savings

Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 33K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 130 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 380 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (46.7B (12.9B )) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Llama 3 (8B) · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 8K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 210 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 220 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (8B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricMixtral 8x7BLlama 3 (8B)
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMixtral 8x7BLlama 3 (8B)
Official API Model ID (SDK)mixtral-8x7b-latestmeta-llama/Llama-3-(8B)
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2023-122024-04
Knowledge CutoffLate 2023March 2024
ArchitectureSparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8)Dense GQA Transformer with 128K Tokenizer
Parameters46.7B (12.9B active)8B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K windowFlat rate ($0.05/1M in) across full 8K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.0125/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 29 GB VRAM (4-bit Quantized) · 100 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B): إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Mixtral 8x7B or Llama 3 (8B)?

Mixtral 8x7B is more intelligent. It scores 37 compared with 34 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3 (8B) is faster, generating 210 tokens per second compared with 130 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3 (8B) is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3 (8B) has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.38s.

Which model has a larger context window?

Mixtral 8x7B has a larger context window, supporting 32.8K tokens compared with 8.2K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Mixtral 8x7B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وLlama 3 (8B) (مثالي لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Mixtral 8x7B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Llama 3 (8B) سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Llama 3 (8B) الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Mixtral 8x7B أم Llama 3 (8B)؟+

يتصدر Mixtral 8x7B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Mixtral 8x7B وLlama 3 (8B)؟+

يبلغ سعر Mixtral 8x7B نحو $0.20 / $0.20 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Llama 3 (8B) نحو $0.05 / $0.10. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Llama 3 (8B) الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Mixtral 8x7B سياقًا بحجم 32.8K رمز مقابل 8.2K رمز لنموذج Llama 3 (8B)، بينما يتفوق Llama 3 (8B) في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Mistral AI وMeta وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).