Mistral Large 2 vs Mistral Medium 3.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Mistral Large 2 by Mistral AI and Mistral Medium 3.5 by Mistral AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Mistral Medium 3.5 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Mistral Medium 3.5 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Mistral Medium 3.5 provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Mistral Medium 3.5 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Mistral Large 2
ইউরোপীয় ফ্রন্টিয়ার ফ্ল্যাগশিপইউরোপীয় এআই-এর শীর্ষস্থানীয় ফ্ল্যাগশিপ মডেল, যা ১২৮K কনটেক্সট উইন্ডো, শক্তিশালী বহুভাষিক সক্ষমতা এবং শীর্ষ কোডিং পারফরম্যান্স প্রদান করে।
$2.00 / 1M
$6.00 / 1M
128K tokens
38%
Mistral Medium 3.5
এন্টারপ্রাইজ ব্যালেন্সডফ্রন্টিয়ার এন্টারপ্রাইজ generalist প্রদানকারী 262K কনটেক্সট, মাল্টিমোডাল ভিশন, hybrid রিজনিং, এবং ওপেন-ওয়েটস আওতায় attractive $0.40/$2.00 মূল্য.
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
262.1K tokens
54%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Mistral Medium 3.5 is 3.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Medium 3.5 has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Mistral Medium 3.5 is faster at 90 tok/s vs 75 tok/s.
- Mistral Medium 3.5 leads on SWE-bench coding (54.0% vs 38.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Mistral Large 2 | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 55 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.70 / 1M | $0.35 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38% | 54% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 54% | 68% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.10 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Mistral Large 2 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Directly rivals GPT-4o এবং Claude 3.5 Sonnet এর ওপর রিজনিং এবং কোড জেনারেশন
- ডেন্স 123B প্যারামিটার মডেল এর জন্য অপ্টিমাইজড একক-node সার্ভিং দক্ষতা
- প্রথম-ক্লাস JSON schema outputs এবং মাল্টি-স্টেপ agentic function calling
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ ছবি ভিশন সক্ষমতা
- প্রয়োজন হয় এন্টারপ্রাইজ multi-GPU server এর জন্য লোকাল hosting
Mistral Medium 3.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Expansive 262K কনটেক্সট সক্ষমতা সহ near-zero needle রিট্রিভাল degradation
- Highly attractive $0.40 মধ্যে / $2.00 out মূল্য এর জন্য এন্টারপ্রাইজ ফ্ল্যাগশিপ
- ওপেন-ওয়েটস availability সহ নেটিভ ভিজ্যুয়াল এবং রিজনিং গভীরতা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Trails প্রোপ্রাইটারি multi-ট্রিলিয়ন প্যারামিটার giants এর ওপর bleeding-এজ কোডিং
- প্রয়োজন হয় নিবেদিত এন্টারপ্রাইজ হার্ডওয়্যার এর জন্য সম্পূর্ণ লোকাল ডেপ্লয়মেন্ট
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Mistral Large 2 | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 18K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Mistral Large 2 | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | mistral-large-2-latest | mistral-medium-3-5-latest |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-07 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | July 2024 | February 2026 |
| আর্কিটেকচার | 123B Dense Frontier Transformer | Enterprise Hybrid Reasoning MoE |
| প্যারামিটার স্কেল | 123B | Confidential (~80B MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) | পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.4/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $1/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.1/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 264 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 172 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Mistral Large 2 vs Mistral Medium 3.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral Large 2 or Mistral Medium 3.5?
Mistral Medium 3.5 is more intelligent. It scores 55 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral Medium 3.5 is faster, generating 90 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Medium 3.5 is cheaper at $0.35 per 1M tokens blended, compared with $1.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral Medium 3.5 has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
Mistral Medium 3.5 has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Mistral Large 2 if your priority is Enterprise sovereignty in the EU, complex multilingual reasoning, and autonomous code pipelines. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Mistral Medium 3.5 if your workflow prioritizes Enterprise intelligence hubs, sovereign multilingual workflows, and multi-turn analytical agents. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Mistral Large 2 compare to Mistral Medium 3.5 in API token pricing and cost per token?+
Mistral Large 2 costs $2.00 per 1M input tokens and $6.00 per 1M output tokens, whereas Mistral Medium 3.5 costs $0.40 input and $2.00 output. Overall, Mistral Medium 3.5 is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Mistral Large 2 or Mistral Medium 3.5?+
Mistral Large 2 supports a context window of 128K tokens (~96k words), while Mistral Medium 3.5 supports 262K tokens (~197k words). Therefore, Mistral Medium 3.5 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Mistral Large 2 or Mistral Medium 3.5?+
Mistral Large 2 scores 38% on SWE-bench Verified while Mistral Medium 3.5 scores 54%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Mistral Medium 3.5 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Mistral Large 2 and Mistral Medium 3.5?+
Mistral Large 2 is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Mistral Medium 3.5 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Mistral Large 2 and Mistral Medium 3.5?+
Mistral Large 2 generates approximately 75 tokens per second, while Mistral Medium 3.5 delivers 90 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Mistral Medium 3.5 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Mistral Large 2 and Mistral Medium 3.5 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Mistral Medium 3.5 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Mistral Large 2. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Mistral Large 2 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Large 2 vs Llama 3.3 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Medium 3.5 vs Claude Sonnet 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Medium 3.5 vs DeepSeek V4.1-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Pixtral 12B vs Mistral Large 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs