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Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B)

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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Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AIのMixtral 8x7BとMetaのLlama 3 (8B)は、注目度の高い主要AIモデルです。Mixtral 8x7B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$0.20/出力$0.20、一方のLlama 3 (8B)は8.2K トークンのコンテキストで入力$0.05/出力$0.10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

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Mixtral 8x7B

オープンウェイト基盤モデル

Mistral AI の Mixtral 8x7B 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。33K のコンテキストウィンドウ、毎秒 130 トークンの生成速度、知能指数 37/100（1Mトークンあたり入力$0.2・出力$0.2）を実現しています。

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)

超高速・低遅延レスポンス

Meta の Llama 3 (8B) 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。8K のコンテキストウィンドウ、毎秒 210 トークンの生成速度、知能指数 34/100（1Mトークンあたり入力$0.05・出力$0.1）を実現しています。

Intelligence Index34 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

12%

ひと目でわかる主な違い

  • 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

分野別勝者スコアカード

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

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.

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

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
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

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)
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 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（GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%）
  • 毎秒 130 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 380ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (46.7B (12.9B ))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 3 (8B) · Strengths & Key Advantages

  • 8K 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（SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%）
  • 毎秒 210 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 220ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (8B)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.

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

技術仕様・スペック

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): よくある質問 (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.

総合評価

Mixtral 8x7B（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Llama 3 (8B)（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。）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Mixtral 8x7Bがリードし、応答速度とスループットではLlama 3 (8B)が優れ、APIコスト効率ではLlama 3 (8B)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 Mixtral 8x7B と Llama 3 (8B) 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 Mixtral 8x7B 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。

Mixtral 8x7B と Llama 3 (8B) ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Mixtral 8x7B は100万トークンあたり入力$0.20 / 出力$0.20、Llama 3 (8B) は入力$0.05 / 出力$0.10です。総合的なコスト効率では Llama 3 (8B) 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 Mixtral 8x7B が 32.8K トークン、Llama 3 (8B) が 8.2K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Llama 3 (8B) がリードしています。

AI Terminology & Guide
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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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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)。