Pixtral Large vs Pixtral 12B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Pixtral Large de Mistral AI y Pixtral 12B de Mistral AI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Pixtral Large ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $2.00/$6.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Pixtral 12B ofrece 128K tokens de contexto a $0.15/$0.15 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Pixtral Large
IA Multimodal NativaPixtral Large de Mistral AI es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 70 tokens/s, índice de inteligencia de 48/100 y tari
$2.00 / 1M
$6.00 / 1M
128K tokens
38.5%
Pixtral 12B
IA Multimodal NativaPixtral 12B de Mistral AI es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 85 tokens/s, índice de inteligencia de 40/100 y tarifa
$0.15 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
28%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Pixtral 12B is 22.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Pixtral 12B is faster at 85 tok/s vs 70 tok/s.
- Pixtral Large leads on SWE-bench coding (38.5% vs 28.0%).
| Característica | Pixtral Large | Pixtral 12B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 40 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.00 / 1M | $0.15 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.70 / 1M | $0.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38.5% | 28% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55.4% | 43.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.05 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Pixtral Large · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 38.5% · GPQA Diamond 55.4%)
- Rendimiento ágil de 70 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 550 ms
- Pesos abiertos (124B) 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 volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Pixtral 12B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 28% · GPQA Diamond 43.8%)
- Rendimiento ágil de 85 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 450 ms
- Pesos abiertos (12B) 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 | Pixtral Large | Pixtral 12B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.09 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Pixtral Large | Pixtral 12B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | pixtral-large-latest | pixtral-12b-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-11 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | August 2024 |
| Architecture | Frontier Vision-Language Transformer | Multimodal Vision-Language Transformer |
| Parameters | 124B | 12B |
| 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 ($2/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.15/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $1/1M tokens | Cached input at $0.05/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 77 GB VRAM (4-bit Quantized) · 267 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 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, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Pixtral Large vs Pixtral 12B: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Pixtral Large or Pixtral 12B?
Pixtral Large is more intelligent. It scores 48 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Pixtral 12B is faster, generating 85 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Pixtral 12B is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $1.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Pixtral 12B has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 0.55s.
Veredicto
Tanto Pixtral Large (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Pixtral 12B (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Pixtral Large lidera en inteligencia general y programación, Pixtral 12B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Pixtral 12B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Pixtral Large o Pixtral 12B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Pixtral Large obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Pixtral Large frente a Pixtral 12B?+
Pixtral Large cuesta $2.00 / $6.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Pixtral 12B cuesta $0.15 / $0.15. En costo combinado, Pixtral 12B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Pixtral Large cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de Pixtral 12B. En velocidad de inferencia, Pixtral 12B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de Mistral AI y Mistral AI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).