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Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B)

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI का Mixtral 8x7B और Meta का Llama 3 (8B) दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Mixtral 8x7B में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.20/$0.20 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 3 (8B) में 8.2K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.05/$0.10 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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 8x7B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Mistral AI का Mixtral 8x7B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 130 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$0.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 37/100 इंटेलीजेंस स्क

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

Llama 3 (8B)

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

Meta का Llama 3 (8B) रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 8K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 210 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.05/$0.1 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 34/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index34 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

12%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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 →
FeatureMixtral 8x7BLlama 3 (8B)
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3734
Provider
Mistral AIMeta
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 text8.2K tokens~12 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s210 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A12%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
38%34.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$0.01 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Llama 3 (8B)
3.0x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3 (8B)
+62% faster generation
Context
Mixtral 8x7B
32.8K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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
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

  • 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
  • 130 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 380ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (46.7B (12.9B )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Llama 3 (8B) · Strengths & Key Advantages

  • 8K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%)
  • 210 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 220ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (8B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

MetricMixtral 8x7BLlama 3 (8B)
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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMixtral 8x7BLlama 3 (8B)
Official API Model ID (SDK)mixtral-8x7b-latestmeta-llama/Llama-3-(8B)
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2023-122024-04
Knowledge CutoffLate 2023March 2024
ArchitectureSparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8)Dense GQA Transformer with 128K Tokenizer
Parameters46.7B (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 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 ($0.05/1M in) across full 8K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.0125/1M 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) · 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 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 Llama 3 (8B): त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Mixtral 8x7B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3 (8B) (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Mixtral 8x7B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3 (8B) तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 3 (8B) बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Mixtral 8x7B या Llama 3 (8B) में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Mixtral 8x7B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Mixtral 8x7B और Llama 3 (8B) में किसका API सस्ता है?+

Mixtral 8x7B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.20 / $0.20 प्रति 1M टोकन है और Llama 3 (8B) की $0.05 / $0.10 है। समग्र लागत में Llama 3 (8B) अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Mixtral 8x7B में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3 (8B) में 8.2K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3 (8B) तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Mistral AI और Meta आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।