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Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Mistral 7B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Mixtral 8x7B vs Mistral 7B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mixtral 8x7B von Mistral AI und Mistral 7B von Mistral AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Mixtral 8x7B bietet ein Kontextfenster von 32.8K Tokens bei API-Preisen von $0.20/$0.20 pro 1M Tokens, während Mistral 7B 32.8K Tokens Kontext zu $0.06/$0.06 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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

Mixtral 8x7B

Open-Weights-Basismodell

Mixtral 8x7B von Mistral AI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 33K Kontextfenster, 130 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 37/100 und $0.2/$0.2 pro 1M Token.

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Mistral AI

Mistral 7B

Ultraschnelle Echtzeit-Inferenz

Mistral 7B von Mistral AI ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 33K Kontextfenster, 200 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 32/100 und $0.06/$0.06 pro 1M Token.

Intelligence Index32 / 100
Input Token:

$0.06 / 1M

Output Token:

$0.06 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Mistral 7B is 3.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mistral 7B is faster at 200 tok/s vs 130 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMixtral 8x7BMistral 7B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3732
Provider
Mistral AIMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.06 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.06 / 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 text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s200 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
38%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$0.01 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Mistral 7B
3.3x cheaper monthly runtime
Speed
Mistral 7B
+54% faster generation
Context
Tied
32.8K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Mixtral 8x7BMistral 7B
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

38%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

66.5%vs56%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1195ptsvs1120pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs200 tok/s

Latenz & Antwortzeit

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
Mistral 7B0.24s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mixtral 8x7B4.23s
Mistral 7B2.74s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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
Mistral 7B Monthly API Bill
$0.17 / month
$0.06/1M in · $0.06/1M out
Mistral 7B saves approximately $0.39 / month (70%) under this workload.3.3x Savings

Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages

  • 33K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 130 Token/Sekunde bei nur 380 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (46.7B (12.9B )) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Mistral 7B · Strengths & Key Advantages

  • 33K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 200 Token/Sekunde bei nur 240 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (7.3B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

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

MetricMixtral 8x7BMistral 7B
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

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMixtral 8x7BMistral 7B
Official API Model ID (SDK)mixtral-8x7b-latestmistral-7b-latest
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2023-122023-09
Knowledge CutoffLate 2023Mid 2023
ArchitectureSparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8)Sliding Window Attention (SWA) Transformer
Parameters46.7B (12.9B active)7.3B
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 ($0.06/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.015/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-based JSON extraction only
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) · 16 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 Mistral 7B: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Mixtral 8x7B or Mistral 7B?

Mixtral 8x7B is more intelligent. It scores 37 compared with 32 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Mistral 7B is faster, generating 200 tokens per second compared with 130 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral 7B 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?

Mistral 7B has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.38s.

Fazit

Sowohl Mixtral 8x7B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Mistral 7B (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Mixtral 8x7B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Mistral 7B liefert den höheren Token-Durchsatz und Mistral 7B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Mixtral 8x7B oder Mistral 7B?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Mixtral 8x7B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Mixtral 8x7B und Mistral 7B?+

Mixtral 8x7B kostet $0.20 / $0.20 pro 1M Input-/Output-Tokens, Mistral 7B liegt bei $0.06 / $0.06. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Mistral 7B günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Mixtral 8x7B bietet 32.8K Tokens Kontext gegenüber 32.8K Tokens bei Mistral 7B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Mistral 7B vorn.

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)

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Mistral AI und Mistral AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).