Mistral Large 2 vs Mistral Medium 3.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AIのMistral Large 2とMistral AIのMistral Medium 3.5は、注目度の高い主要AIモデルです。Mistral Large 2は128K 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$2.00/出力$6.00、一方のMistral Medium 3.5は262.1K トークンのコンテキストで入力$0.40/出力$2.00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。
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.
Mistral Large 2
オープンウェイト基盤モデルMistral AI の Mistral Large 2 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。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 46/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$6）を実現しています。
$2.00 / 1M
$6.00 / 1M
128K tokens
38%
Mistral Medium 3.5
オープンウェイト基盤モデルMistral AI の Mistral Medium 3.5 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。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 90 トークンの生成速度、知能指数 55/100（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$2）を実現しています。
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
262.1K tokens
54%
ひと目でわかる主な違い
- Mistral Medium 3.5 is 3.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Medium 3.5 has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Mistral Medium 3.5 is faster at 90 tok/s vs 75 tok/s.
- Mistral Medium 3.5 leads on SWE-bench coding (54.0% vs 38.0%).
| Feature | Mistral Large 2 | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 55 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.70 / 1M | $0.35 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38% | 54% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 54% | 68% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.10 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
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.
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.
Mistral Large 2 · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 54%）
- 毎秒 75 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 520ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (123B)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
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Mistral Medium 3.5 · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 68%）
- 毎秒 90 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 450ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (Confidential (~80B MoE))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.
| Metric | Mistral Large 2 | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 18K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mistral Large 2 | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-large-2-latest | mistral-medium-3-5-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-07 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | February 2026 |
| Architecture | 123B Dense Frontier Transformer | Enterprise Hybrid Reasoning MoE |
| Parameters | 123B | Confidential (~80B MoE) |
| 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 ($2/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.4/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $1/1M tokens | Cached input at $0.1/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (4-bit Quantized) · 172 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Mistral Large 2 vs Mistral Medium 3.5: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral Large 2 or Mistral Medium 3.5?
Mistral Medium 3.5 is more intelligent. It scores 55 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral Medium 3.5 is faster, generating 90 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Medium 3.5 is cheaper at $0.35 per 1M tokens blended, compared with $1.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral Medium 3.5 has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
Mistral Medium 3.5 has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
総合評価
Mistral Large 2（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。）とMistral Medium 3.5（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 Medium 3.5がリードし、応答速度とスループットではMistral Medium 3.5が優れ、APIコスト効率ではMistral Medium 3.5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 Large 2 と Mistral Medium 3.5 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 Medium 3.5 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 Large 2 と Mistral Medium 3.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Mistral Large 2 は100万トークンあたり入力$2.00 / 出力$6.00、Mistral Medium 3.5 は入力$0.40 / 出力$2.00です。総合的なコスト効率では Mistral Medium 3.5 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 Large 2 が 128K トークン、Mistral Medium 3.5 が 262.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Mistral Medium 3.5 がリードしています。
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.
公的ソース: Mistral AIおよびMistral AI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)。