Mixtral 8x22B vs Llama 3 (70B)
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Mixtral 8x22B by Mistral AI and Llama 3 (70B) by Meta 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, Llama 3 (70B) holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 3 (70B) is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Mixtral 8x22B provides an expanded memory horizon with 66K tokens. In latency-sensitive production environments, Llama 3 (70B) 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।
Mixtral 8x22B
বৃহৎ ওপেন MoEওপেন-ওয়েটস মিক্সচার-অব-এক্সপার্টস পাওয়ারহাউস সহ 141B total প্যারামিটারসমূহ এবং 39B সক্রিয়, প্রদানকারী ব্যতিক্রমী গণিত, কোডিং, এবং বহুভাষিক পারফরম্যান্স.
$1.20 / 1M
$1.20 / 1M
65.5K tokens
36%
Llama 3 (70B)
ওপেন GPT-4 প্রতিদ্বন্দ্বীMeta-র 70-বিলিয়ন প্যারামিটার ওপেন-ওয়েটস পাওয়ারহাউস এর ওপর প্রশিক্ষিত 15T টোকেন, সমকক্ষ original GPT-4 পারফরম্যান্স জুড়ে major ভাষা এবং রিজনিং evaluations.
$0.35 / 1M
$0.80 / 1M
8.2K tokens
24%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3 (70B) is 2.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mixtral 8x22B has a larger context window (66K vs 8K tokens).
- Llama 3 (70B) is faster at 110 tok/s vs 55 tok/s.
- Mixtral 8x22B leads on SWE-bench coding (36.0% vs 24.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 42 |
Provider | Mistral AI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $1.20 / 1M | $0.35 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.78 / 1M | $0.21 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 65.5K tokens~98 A4 pages of text | 8.2K tokens~12 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 55 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 36% | 24% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 51.2% | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.60 / 1M | $0.09 / 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।
Mixtral 8x22B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- উচ্চ প্যারামিটার সক্ষমতা (141B) সহ efficient 39B সক্রিয় টোকেন ইনফারেন্স
- Fully ওপেন-ওয়েটস আওতায় Apache 2.0 license এর জন্য ব্যক্তিগত ও সুরক্ষিত এন্টারপ্রাইজ hosting
- নেটিভ function calling এবং উচ্চ code completion fidelity
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য multi-GPU VRAM এর জন্য লোকাল ইনফারেন্স ক্লাস্টারসমূহ
- 64K কনটেক্সট উইন্ডো smaller চেয়ে 128K+ alternatives
Llama 3 (70B) · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ফ্রন্টিয়ার-level পারফরম্যান্স ছাড়াই প্রোপ্রাইটারি ক্লোজড API lock-মধ্যে
- শক্তিশালী কোডিং সঠিকতা (82% HumanEval) এবং গাণিতিক problem solving
- Supported দ্বারা every major ওপেন ইনফারেন্স runtime (vLLM, Ollama, TensorRT-LLM)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কনটেক্সট উইন্ডো was সীমিত প্রতি 8,192 টোকেন মধ্যে initial April 2024 রিলিজ
- প্রয়োজন হয় dual-GPU এন্টারপ্রাইজ হার্ডওয়্যার (2x A100/H100) এর জন্য সম্পূর্ণ 16-bit সার্ভিং
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.45 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | mixtral-8x22b-latest | meta-llama/Llama-3-(70B) |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-04 | 2024-04 |
| নলেজ কাটঅফ | March 2024 | March 2024 |
| আর্কিটেকচার | Sparse Mixture-of-Experts (8x22B) | GQA High-Capacity Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 141B total (39B active MoE) | 70B |
| 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 66K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.2/1M) | পূর্ণ 8K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.6/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.0875/1M 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) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 87 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 303 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 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 |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Mixtral 8x22B vs Llama 3 (70B): সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Mixtral 8x22B or Llama 3 (70B)?
Mixtral 8x22B is more intelligent. It scores 44 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3 (70B) is faster, generating 110 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3 (70B) is cheaper at $0.21 per 1M tokens blended, compared with $0.78 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3 (70B) has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.70s.
Which model has a larger context window?
Mixtral 8x22B has a larger context window, supporting 65.5K tokens compared with 8.2K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Mixtral 8x22B if your priority is Self-hosted enterprise private clusters, open-source AI infrastructure, and multilingual translation. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 3 (70B) if your workflow prioritizes Enterprise private LLM hosting, on-premises compliance workflows, and domain fine-tuning. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Mixtral 8x22B compare to Llama 3 (70B) in API token pricing and cost per token?+
Mixtral 8x22B costs $1.20 per 1M input tokens and $1.20 per 1M output tokens, whereas Llama 3 (70B) costs $0.35 input and $0.80 output. Overall, Llama 3 (70B) 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: Mixtral 8x22B or Llama 3 (70B)?+
Mixtral 8x22B supports a context window of 66K tokens (~49k words), while Llama 3 (70B) supports 8K tokens (~6k words). Therefore, Mixtral 8x22B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Mixtral 8x22B or Llama 3 (70B)?+
Mixtral 8x22B scores 36% on SWE-bench Verified while Llama 3 (70B) scores 24%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Mixtral 8x22B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Mixtral 8x22B and Llama 3 (70B)?+
Mixtral 8x22B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Llama 3 (70B) focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Mixtral 8x22B and Llama 3 (70B)?+
Mixtral 8x22B generates approximately 55 tokens per second, while Llama 3 (70B) delivers 110 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Llama 3 (70B) provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Mixtral 8x22B and Llama 3 (70B) to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Llama 3 (70B) to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Mixtral 8x22B. 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
- Llama 3 (8B) vs Llama 3 (70B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral NeMo vs Mixtral 8x22B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mixtral 8x22B vs Mixtral 8x7B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: 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