GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Mistral 7B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Mixtral 8x7B vs Mistral 7B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI का Mixtral 8x7B और Mistral AI का Mistral 7B 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 Mistral 7B में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.06/$0.06 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

Mistral AI

Mistral 7B

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

Mistral AI का Mistral 7B रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 200 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.06/$0.06 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 32/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index32 / 100
Input Token:

$0.06 / 1M

Output Token:

$0.06 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Mistral 7B is 3.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mistral 7B is faster at 200 tok/s vs 130 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMixtral 8x7BMistral 7B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3732
Provider
Mistral AIMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.06 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.06 / 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 text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s200 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
38%N/A
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
Mistral 7B
3.3x cheaper monthly runtime
Speed
Mistral 7B
+54% faster generation
Context
Tied
32.8K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Mixtral 8x7BMistral 7B
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

38%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

66.5%vs56%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1195ptsvs1120pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs200 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
Mistral 7B0.24s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mixtral 8x7B4.23s
Mistral 7B2.74s

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
Mistral 7B Monthly API Bill
$0.17 / month
$0.06/1M in · $0.06/1M out
Mistral 7B saves approximately $0.39 / month (70%) under this workload.3.3x 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

Mistral 7B · Strengths & Key Advantages

  • 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120)
  • 200 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 240ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (7.3B) — 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 8x7BMistral 7B
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 8x7BMistral 7B
Official API Model ID (SDK)mixtral-8x7b-latestmistral-7b-latest
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2023-122023-09
Knowledge CutoffLate 2023Mid 2023
ArchitectureSparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8)Sliding Window Attention (SWA) Transformer
Parameters46.7B (12.9B active)7.3B
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 ($0.06/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.015/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-based JSON extraction only
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) · 16 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 Mistral 7B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Mixtral 8x7B or Mistral 7B?

Mixtral 8x7B is more intelligent. It scores 37 compared with 32 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Mistral 7B is faster, generating 200 tokens per second compared with 130 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral 7B 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?

Mistral 7B has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.38s.

निष्कर्ष

Mixtral 8x7B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Mistral 7B (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, Mistral 7B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Mistral 7B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Mixtral 8x7B या Mistral 7B 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 Mistral 7B में किसका API सस्ता है?+

Mixtral 8x7B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.20 / $0.20 प्रति 1M टोकन है और Mistral 7B की $0.06 / $0.06 है। समग्र लागत में Mistral 7B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Mixtral 8x7B में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Mistral 7B में 32.8K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Mistral 7B तेज़ है।

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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

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