Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B)

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial

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Mixtral 8x7BProfile

Llama 3 (8B)Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Mistral AI

Mixtral 8x7B

Modelo Base de Pesos Abiertos

Mixtral 8x7B de Mistral AI es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 130 tokens/s, índice de inteligencia de 37/100 y

Intelligence Index37 / 100

Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Llama 3 (8B)

Inferencia Ultrarrápida

Llama 3 (8B) de Meta es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 8K, velocidad de 210 tokens/s, índice de inteligencia de 34/100 y tarifa de $0.05/$0.

Intelligence Index34 / 100

Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

12%

Diferencias Clave de un Vistazo

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 →

Característica	Mixtral 8x7B	Llama 3 (8B)
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	37	34
Provider	Mistral AI	Meta
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 text	8.2K tokens~12 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	4K	4K
Throughput Speed Tokens generated per second	130 tok/s	210 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	12%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	38%	34.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.05 / 1M	$0.01 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework

Código

Evaluations ongoing

Costo

Llama 3 (8B)

3.0x cheaper monthly runtime

Velocidad

Llama 3 (8B)

+62% faster generation

Contexto

Mixtral 8x7B

32.8K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Latencia y Tiempo de Respuesta

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

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% 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

Ventana de contexto de 33K con hasta 4K tokens de salida máxima (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
Rendimiento ágil de 130 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 380 ms
Pesos abiertos (46.7B (12.9B )) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama

Considerations & Trade-offs

Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Llama 3 (8B) · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 8K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%)
Rendimiento ágil de 210 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 220 ms
Pesos abiertos (8B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama

Considerations & Trade-offs

Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

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

Metric	Mixtral 8x7B	Llama 3 (8B)
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.20	$0.20
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característica	Mixtral 8x7B	Llama 3 (8B)
Official API Model ID (SDK)	mixtral-8x7b-latest	meta-llama/Llama-3-(8B)
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2023-12	2024-04
Knowledge Cutoff	Late 2023	March 2024
Architecture	Sparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8)	Dense GQA Transformer with 128K Tokenizer
Parameters	46.7B (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 Cloud	Unlimited (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 window	Flat rate ($0.05/1M in) across full 8K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.05/1M tokens	Cached input at $0.0125/1M tokens
Computer Use / GUI Agent	API / 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 Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full 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 Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / 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 Classification	Open-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 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B): Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto Mixtral 8x7B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Llama 3 (8B) (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Mixtral 8x7B lidera en inteligencia general y programación, Llama 3 (8B) ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama 3 (8B) resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Mixtral 8x7B o Llama 3 (8B)?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Mixtral 8x7B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Mixtral 8x7B frente a Llama 3 (8B)?+

Mixtral 8x7B cuesta $0.20 / $0.20 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama 3 (8B) cuesta $0.05 / $0.10. En costo combinado, Llama 3 (8B) es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Mixtral 8x7B cuenta con 32.8K tokens de contexto frente a 8.2K tokens de Llama 3 (8B). En velocidad de inferencia, Llama 3 (8B) ofrece un rendimiento superior.

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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B)

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Mixtral 8x7B

Llama 3 (8B)

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Latencia y Tiempo de Respuesta

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Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages

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Veredicto

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