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Head-to-Head Model Comparison

Mistral 7B vs Llama 2 (70B)

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Mistral 7B vs Llama 2 (70B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AIのMistral 7BとMetaのLlama 2 (70B)は、注目度の高い主要AIモデルです。Mistral 7Bは32.8K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.06/出力$0.06、一方のLlama 2 (70B)は4.1K トークンのコンテキストで入力$0.40/出力$0.80です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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

Mistral 7B

超高速・低遅延レスポンス

Mistral AI の Mistral 7B は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。33K のコンテキストウィンドウ、毎秒 200 トークンの生成速度、知能指数 32/100（1Mトークンあたり入力$0.06・出力$0.06）を実現しています。

Intelligence Index32 / 100
Input Token:

$0.06 / 1M

Output Token:

$0.06 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

Llama 2 (70B)

オープンウェイト基盤モデル

Meta の Llama 2 (70B) は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。4K のコンテキストウィンドウ、毎秒 55 トークンの生成速度、知能指数 31/100（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$0.8）を実現しています。

Intelligence Index31 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

ひと目でわかる主な違い

  • Mistral 7B is 8.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mistral 7B has a larger context window (33K vs 4K tokens).
  • Mistral 7B is faster at 200 tok/s vs 55 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMistral 7BLlama 2 (70B)
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3231
Provider
Mistral AIMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$0.06 / 1M$0.40 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.06 / 1M$0.80 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.03 / 1M$0.23 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
200 tok/s55 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.10 / 1M

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Mistral 7B
8.8x cheaper monthly runtime
Speed
Mistral 7B
+264% faster generation
Context
Mistral 7B
32.8K tokens window

検証済みベンチマークスコア比較

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

Mistral 7BLlama 2 (70B)
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

56%vs56.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1120ptsvs1105pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

200 tok/s vs55 tok/s

レイテンシ＆応答時間

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
Mistral 7B0.24s
Llama 2 (70B)0.60s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mistral 7B2.74s
Llama 2 (70B)9.69s

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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)
Mistral 7B Monthly API Bill
$0.17 / month
$0.06/1M in · $0.06/1M out
Llama 2 (70B) Monthly API Bill
$1.47 / month
$0.4/1M in · $0.8/1M out
Mistral 7B saves approximately $1.30 / month (89%) under this workload.8.8x Savings

Mistral 7B · Strengths & Key Advantages

  • 33K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120）
  • 毎秒 200 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 240ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (7.3B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Llama 2 (70B) · Strengths & Key Advantages

  • 4K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（MMLU-Pro 56.8% · Arena Elo 1105）
  • 毎秒 55 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 600ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (70B (also 7B, 13B))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Token Use & Task Economics

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

MetricMistral 7BLlama 2 (70B)
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

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMistral 7BLlama 2 (70B)
Official API Model ID (SDK)mistral-7b-latestmeta-llama/Llama-2-(70B)
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2023-092023-07
Knowledge CutoffMid 2023September 2022
ArchitectureSliding Window Attention (SWA) TransformerGrouped-Query Attention (GQA) Transformer
Parameters7.3B70B (also 7B, 13B)
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 ($0.06/1M in) across full 33K windowFlat rate ($0.4/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.015/1M tokensCached input at $0.1/1M tokens
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-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) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 16 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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

Mistral 7B vs Llama 2 (70B): よくある質問 (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral 7B or Llama 2 (70B)?

Mistral 7B is more intelligent. It scores 32 compared with 31 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Mistral 7B is faster, generating 200 tokens per second compared with 55 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral 7B is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.23 (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 0.60s.

Which model has a larger context window?

Mistral 7B has a larger context window, supporting 32.8K tokens compared with 4.1K tokens.

総合評価

Mistral 7B（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLlama 2 (70B)（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではMistral 7Bがリードし、応答速度とスループットではMistral 7Bが優れ、APIコスト効率ではMistral 7Bが有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には Mistral 7B と Llama 2 (70B) のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では Mistral 7B が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

Mistral 7B と Llama 2 (70B) ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Mistral 7B は100万トークンあたり入力$0.06 / 出力$0.06、Llama 2 (70B) は入力$0.40 / 出力$0.80です。総合的なコスト効率では Mistral 7B がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは Mistral 7B が 32.8K トークン、Llama 2 (70B) が 4.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Mistral 7B がリードしています。

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)

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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.

公的ソース: Mistral AIおよびMeta公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。