Head-to-Head Model Comparison

Mistral Large 2 vs GPT-4o

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Mistral Large 2 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral Large 2 от Mistral AI и GPT-4o от OpenAI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Mistral Large 2 предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $2.00/$6.00 за 1 млн токенов, а GPT-4o — контекст 128K токенов по цене $2.50/$10.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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 Large 2

Базовая модель с открытыми весами

Mistral Large 2 от Mistral AI — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 75 ток/с и индекс интеллекта 46/100 (по цене

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38%

OpenAI

GPT-4o

Модель речи и аудио

GPT-4o от OpenAI — специализированная ИИ-модель для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 105 ток/с и индекс интеллекта 41/100 (по цене $2.5/$10 за 1M

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

Ключевые отличия кратко

  • Mistral Large 2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 75 tok/s.
  • GPT-4o leads on SWE-bench coding (38.8% vs 38.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMistral Large 2GPT-4o
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4641
Provider
Mistral AIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$2.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$6.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.70 / 1M$2.38 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s105 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
38%38.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
54%53.6%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$1.00 / 1M$1.25 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-4o
+0.8% SWE-bench lead
Cost
Mistral Large 2
1.5x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-4o
+40% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Mistral Large 2GPT-4o
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

38%vs38.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

54%vs53.6%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76.5%vs72.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1282ptsvs1286pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs4.1%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs18.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs27.3%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs43.9%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs29.7%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs58.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs105 tok/s

Задержка и скорость ответа

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 Large 20.52s
GPT-4o0.41s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mistral Large 27.19s
GPT-4o5.17s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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 Large 2 Monthly API Bill
$9.90 / month
$2/1M in · $6/1M out
GPT-4o Monthly API Bill
$14.63 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Mistral Large 2 saves approximately $4.72 / month (32%) under this workload.1.5x Savings

Mistral Large 2 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 54%)
  • Высокая скорость генерации 75 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 520 мс
  • Открытые веса модели (123B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 128K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
  • Высокая скорость генерации 105 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 410 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $2.5/$10 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат

Token Use & Task Economics

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

MetricMistral Large 2GPT-4o
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.68
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMistral Large 2GPT-4o
Official API Model ID (SDK)mistral-large-2-latestgpt-4o
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2024-072024-05
Knowledge CutoffJuly 2024October 2023
Architecture123B Dense Frontier TransformerOmni-Multimodal Dense
Parameters123BConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 128K windowFlat rate ($2.5/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $1/1M tokensAutomatic prefix caching at $1.25/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision, audio
Output Modalitiestexttext, audio

Mistral Large 2 vs GPT-4o: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral Large 2 or GPT-4o?

Mistral Large 2 is more intelligent. It scores 46 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral Large 2 is cheaper at $1.70 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.52s.

Вердикт

И Mistral Large 2 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и GPT-4o (Оптимально для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Mistral Large 2 лидирует в сложных тестах логики и кода, GPT-4o обеспечивает более высокую скорость генерации, а Mistral Large 2 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Mistral Large 2 или GPT-4o?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Mistral Large 2. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Mistral Large 2 или GPT-4o?+

Тариф Mistral Large 2 составляет $2.00 / $6.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а GPT-4o — $2.50 / $10.00. По смешанной стоимости выгоднее Mistral Large 2.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Mistral Large 2 поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у GPT-4o, а по скорости генерации токенов лидирует GPT-4o.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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.

Официальные источники: Официальная документация API Mistral AI и OpenAI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).