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Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x22B vs Mixtral 8x7B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
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Mixtral 8x22B vs Mixtral 8x7B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mixtral 8x22B de Mistral AI et Mixtral 8x7B de Mistral AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Mixtral 8x22B propose une fenêtre de contexte de 65.5K tokens au tarif de $1.20/$1.20 par million de tokens, tandis que Mixtral 8x7B offre 32.8K tokens de contexte à $0.20/$0.20 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Mixtral 8x22B

Modèle de Base à Poids Ouverts

Mixtral 8x22B de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 66K, une vitesse de 55 tokens/s, un indice d’intellige

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$1.20 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

65.5K tokens

SWE-bench Verified:

36%

Mistral AI

Mixtral 8x7B

Modèle de Base à Poids Ouverts

Mixtral 8x7B de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 33K, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’intellige

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • Mixtral 8x7B is 6.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mixtral 8x22B has a larger context window (66K vs 33K tokens).
  • Mixtral 8x7B is faster at 130 tok/s vs 55 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueMixtral 8x22BMixtral 8x7B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4437
Provider
Mistral AIMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$1.20 / 1M$0.20 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.20 / 1M$0.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.78 / 1M$0.10 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
65.5K tokens~98 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
55 tok/s130 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
36%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
51.2%38%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.60 / 1M$0.05 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code

Evaluations ongoing

Coût
Mixtral 8x7B
6.8x cheaper monthly runtime
Vitesse
Mixtral 8x7B
+136% faster generation
Contexte
Mixtral 8x22B
65.5K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Mixtral 8x22BMixtral 8x7B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

36%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

51.2%vs38%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs66.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1260ptsvs1195pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

31%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

62%vsN/A
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

68%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

55 tok/s vs130 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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 8x22B0.70s
Mixtral 8x7B0.38s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mixtral 8x22B9.79s
Mixtral 8x7B4.23s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

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 8x22B Monthly API Bill
$3.78 / month
$1.2/1M in · $1.2/1M out
Mixtral 8x7B Monthly API Bill
$0.56 / month
$0.2/1M in · $0.2/1M out
Mixtral 8x7B saves approximately $3.22 / month (85%) under this workload.6.8x Savings

Mixtral 8x22B · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 66K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 51.2%)
  • Débit rapide de 55 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 700 ms
  • Poids ouverts (141B total (39B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
  • Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 380 ms
  • Poids ouverts (46.7B (12.9B )) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

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

MetricMixtral 8x22BMixtral 8x7B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.45$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
35K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueMixtral 8x22BMixtral 8x7B
Official API Model ID (SDK)mixtral-8x22b-latestmixtral-8x7b-latest
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-042023-12
Knowledge CutoffMarch 2024Late 2023
ArchitectureSparse Mixture-of-Experts (8x22B)Sparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8)
Parameters141B total (39B active MoE)46.7B (12.9B active)
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 ($1.2/1M in) across full 66K windowFlat rate ($0.2/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.6/1M tokensCached input at $0.05/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
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) · 87 GB VRAM (4-bit Quantized) · 303 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 29 GB VRAM (4-bit Quantized) · 100 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 8x22B vs Mixtral 8x7B: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Mixtral 8x22B or Mixtral 8x7B?

Mixtral 8x22B is more intelligent. It scores 44 compared with 37 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Mixtral 8x7B is faster, generating 130 tokens per second compared with 55 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mixtral 8x7B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.78 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Mixtral 8x7B has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.70s.

Which model has a larger context window?

Mixtral 8x22B has a larger context window, supporting 65.5K tokens compared with 32.8K tokens.

Verdict

Mixtral 8x22B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Mixtral 8x7B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Mixtral 8x22B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Mixtral 8x7B assure un débit supérieur et Mixtral 8x7B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Mixtral 8x22B ou Mixtral 8x7B ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Mixtral 8x22B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Mixtral 8x22B et Mixtral 8x7B ?+

Mixtral 8x22B est facturé $1.20 / $1.20 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.20 / $0.20 pour Mixtral 8x7B. En coût pondéré, Mixtral 8x7B est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Mixtral 8x22B prend en charge 65.5K tokens contre 32.8K tokens pour Mixtral 8x7B. Côté vitesse de génération, Mixtral 8x7B est le plus rapide.

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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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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.

Sources: Documentation API officielle de Mistral AI et Mistral AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).