Mixtral 8x7B vs Mistral 7B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mixtral 8x7B da Mistral AI e Mistral 7B da Mistral AI são dois modelos de IA de destaque. O Mixtral 8x7B oferece uma janela de contexto de 32.8K tokens a $0.20/$0.20 por milhão de tokens, enquanto o Mistral 7B oferece 32.8K tokens de contexto a $0.06/$0.06 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Mixtral 8x7B
Modelo Base de Pesos AbertosO Mixtral 8x7B da Mistral AI é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 33K, velocidade de 130 tokens/s, índice de inteligência de 37/100 e
$0.20 / 1M
$0.20 / 1M
32.8K tokens
N/A
Mistral 7B
Inferência UltrarrápidaO Mistral 7B da Mistral AI é um modelo de IA projetado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, oferecendo janela de contexto de 33K, velocidade de 200 tokens/s, índice de inteligência de 32/100 e ta
$0.06 / 1M
$0.06 / 1M
32.8K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 33K com limite máximo de saída de 4K tokens (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
- Taxa de transferência rápida de 130 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 380 ms
- Pesos abertos (46.7B (12.9B )) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Mistral 7B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 33K com limite máximo de saída de 4K tokens (MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120)
- Taxa de transferência rápida de 200 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 240 ms
- Pesos abertos (7.3B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Mixtral 8x7B (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Mistral 7B (Indicado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Mixtral 8x7B lidera em inteligência geral e programação, Mistral 7B oferece geração mais rápida e Mistral 7B apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Mixtral 8x7B ou Mistral 7B?+
Nas avaliações de inteligência e código, Mixtral 8x7B leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Mixtral 8x7B ou Mistral 7B?+
O Mixtral 8x7B custa $0.20 / $0.20 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Mistral 7B custa $0.06 / $0.06. No custo combinado, Mistral 7B é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Mixtral 8x7B suporta 32.8K tokens de contexto contra 32.8K tokens do Mistral 7B, enquanto Mistral 7B entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Mistral AI e Mistral AI e benchmarks independentes (2026).