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Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B)

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Mixtral 8x7B vs Llama 3 (8B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI의 Mixtral 8x7B와 Meta의 Llama 3 (8B)는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Mixtral 8x7B는 32.8K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.20/$0.20(입력/출력)의 요금을 제공하며, Llama 3 (8B)는 8.2K 토큰 컨텍스트와 $0.05/$0.10의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

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

Mixtral 8x7B

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Mistral AI의 Mixtral 8x7B 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 33K 컨텍스트 윈도우, 초당 130 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 37/100점(1M 토큰당 입력 $0.2 / 출력 $0.2)을 제공합니다.

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)

초고속 저지연 추론 모델

Meta의 Llama 3 (8B) 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 8K 컨텍스트 윈도우, 초당 210 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 34/100점(1M 토큰당 입력 $0.05 / 출력 $0.1)을 제공합니다.

Intelligence Index34 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

12%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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

부문별 우위 모델

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

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
  • 초당 130 토큰의 빠른 처리 속도와 380ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (46.7B (12.9B ))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Llama 3 (8B) · Strengths & Key Advantages

  • 8K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%)
  • 초당 210 토큰의 빠른 처리 속도와 220ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (8B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

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

기술 사양 (Specifications)

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): 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Mixtral 8x7B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Llama 3 (8B)(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Mixtral 8x7B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Llama 3 (8B)가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Llama 3 (8B)가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Mixtral 8x7B와 Llama 3 (8B) 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Mixtral 8x7B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Mixtral 8x7B와 Llama 3 (8B)의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Mixtral 8x7B는 100만 토큰당 입력 $0.20 / 출력 $0.20이며, Llama 3 (8B)는 입력 $0.05 / 출력 $0.10입니다. 혼합 비용 기준으로는 Llama 3 (8B)가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Mixtral 8x7B가 32.8K 토큰, Llama 3 (8B)가 8.2K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Llama 3 (8B)가 더 빠릅니다.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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공식 출처: Mistral AI 및 Meta 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).