Mixtral 8x7B vs Mistral 7B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mixtral 8x7B di Mistral AI e Mistral 7B di Mistral AI sono due modelli di IA di riferimento. Mixtral 8x7B offre una finestra di contesto di 32.8K token a $0.20/$0.20 per milione di token, mentre Mistral 7B mette a disposizione 32.8K token di contesto a $0.06/$0.06 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
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Mixtral 8x7B
Modello Base a Pesi ApertiMixtral 8x7B di Mistral AI è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 33K, velocità di 130 token/s, indice di intelligenza di 37/100
$0.20 / 1M
$0.20 / 1M
32.8K tokens
N/A
Mistral 7B
Inferenza Ultra-RapidaMistral 7B di Mistral AI è un modello di IA progettato per le interazioni in tempo reale a bassissima latenza e il routing ad alto volume, con finestra di contesto da 33K, velocità di 200 token/s, indice di intelligenza di 32/100 e tariffa
$0.06 / 1M
$0.06 / 1M
32.8K tokens
N/A
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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.
| Feature | Mixtral 8x7B | Mistral 7B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 37 | 32 |
Provider | Mistral AI | Mistral 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 text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 200 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 38% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.01 / 1M |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Punteggi Benchmark Verificati
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 33K con capacità massima di output fino a 4K token (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
- Throughput elevato di 130 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 380 ms
- Pesi aperti (46.7B (12.9B )) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Mistral 7B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 33K con capacità massima di output fino a 4K token (MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120)
- Throughput elevato di 200 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 240 ms
- Pesi aperti (7.3B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Mixtral 8x7B | Mistral 7B |
|---|---|---|
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 |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mixtral 8x7B | Mistral 7B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mixtral-8x7b-latest | mistral-7b-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2023-12 | 2023-09 |
| Knowledge Cutoff | Late 2023 | Mid 2023 |
| Architecture | Sparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8) | Sliding Window Attention (SWA) Transformer |
| Parameters | 46.7B (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 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 ($0.06/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.015/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Prompt-based JSON extraction only |
| 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) · 16 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 Mistral 7B: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia Mixtral 8x7B (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Mistral 7B (Ideale per le interazioni in tempo reale a bassissima latenza e il routing ad alto volume, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Mixtral 8x7B guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Mistral 7B garantisce una generazione più rapida e Mistral 7B offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Mixtral 8x7B o Mistral 7B?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Mixtral 8x7B. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Mixtral 8x7B e Mistral 7B?+
Mixtral 8x7B costa $0.20 / $0.20 per milione di token di input/output, mentre Mistral 7B costa $0.06 / $0.06. Nel costo combinato, Mistral 7B risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Mixtral 8x7B supporta 32.8K token di contesto contro 32.8K token di Mistral 7B, mentre Mistral 7B offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Mistral AI e Mistral AI, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).