Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mixtral 8x7B de Mistral AI et Llama 3 (8B) de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Mixtral 8x7B propose une fenêtre de contexte de 32.8K tokens au tarif de $0.20/$0.20 par million de tokens, tandis que Llama 3 (8B) offre 8.2K tokens de contexte à $0.05/$0.10 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Mixtral 8x7B
Modèle de Base à Poids OuvertsMixtral 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
$0.20 / 1M
$0.20 / 1M
32.8K tokens
N/A
Llama 3 (8B)
Inférence Ultra-RapideLlama 3 (8B) de Meta est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 8K, une vitesse de 210 tokens/s, un indice d’intelligence de 34/100 et un
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
8.2K tokens
12%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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
Llama 3 (8B) · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 8K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%)
- Débit rapide de 210 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
- Poids ouverts (8B) 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.
| 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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): Réponses Rapides (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.
Verdict
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.) et Llama 3 (8B) (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Mixtral 8x7B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3 (8B) assure un débit supérieur et Llama 3 (8B) offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Mixtral 8x7B ou Llama 3 (8B) ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Mixtral 8x7B 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 8x7B et Llama 3 (8B) ?+
Mixtral 8x7B est facturé $0.20 / $0.20 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.05 / $0.10 pour Llama 3 (8B). En coût pondéré, Llama 3 (8B) est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Mixtral 8x7B prend en charge 32.8K tokens contre 8.2K tokens pour Llama 3 (8B). Côté vitesse de génération, Llama 3 (8B) est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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 Meta, fiches système et benchmarks indépendants (2026).