Head-to-Head Model Comparison

Mistral Large 2 vs Llama 3.3 70B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Mistral Large 2Profile

Llama 3.3 70BProfile

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%

Llama 3.3 70B

Базовая модель с открытыми весами

Llama 3.3 70B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 280 ток/с и индекс интеллекта 38/100 (бесплатным дос

Intelligence Index38 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

39.5%

Ключевые отличия кратко

Llama 3.3 70B is 66.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 75 tok/s.
Llama 3.3 70B leads on SWE-bench coding (39.5% vs 38.0%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Mistral Large 2	Llama 3.3 70B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	46	38
Provider	Mistral AI	Meta
Input Price Cost per million input tokens	$2.00 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$6.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.70 / 1M	$0.07 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	4K
Throughput Speed Tokens generated per second	75 tok/s	280 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	38%	39.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	54%	48.9%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$1.00 / 1M	$0.10 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 3.3 70B

+1.5% SWE-bench lead

Cost

Llama 3.3 70B

66.0x cheaper monthly runtime

Speed

Llama 3.3 70B

+273% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Mistral Large 2Llama 3.3 70B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

38%vs39.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

54%vs48.9%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76.5%vs71%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1282ptsvs1285pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs7.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs26.1%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs23.7%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs42.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs56.2%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs63.9%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs280 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

Llama 3.3 70B0.25s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Mistral Large 27.19s

Llama 3.3 70B2.04s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Mistral Large 2 Monthly API Bill

$9.90 / month

$2/1M in · $6/1M out

Llama 3.3 70B Monthly API Bill

$0.15 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.3 70B saves approximately $9.75 / month (98%) under this workload.66.0x 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

Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 48.9%)
Высокая скорость генерации 280 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 250 мс
Открытые веса модели (70B) 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)
В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Token Use & Task Economics

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

Metric	Mistral Large 2	Llama 3.3 70B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.20	$0.21
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Mistral Large 2	Llama 3.3 70B
Official API Model ID (SDK)	mistral-large-2-latest	meta-llama/Llama-3.3-70B
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-07	2024-12
Knowledge Cutoff	July 2024	December 2023
Architecture	123B Dense Frontier Transformer	Dense Autoregressive Transformer
Parameters	123B	70B
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	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $1/1M tokens	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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)
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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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

Mistral Large 2 vs Llama 3.3 70B: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral Large 2 or Llama 3.3 70B?

Mistral Large 2 is more intelligent. It scores 46 compared with 38 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.3 70B is faster, generating 280 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.3 70B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $1.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3.3 70B has lower latency, with a time to first token of 0.25s 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 Llama 3.3 70B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Mistral Large 2 лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.3 70B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 3.3 70B выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Mistral Large 2 или Llama 3.3 70B?+

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 Llama 3.3 70B?+

Тариф Mistral Large 2 составляет $2.00 / $6.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.3 70B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Llama 3.3 70B.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Mistral Large 2 поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Llama 3.3 70B, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.3 70B.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

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

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Mistral Large 2 vs Llama 3.3 70B

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Mistral Large 2

Llama 3.3 70B

Кто лидирует в каждой категории?

Результаты проверенных бенчмарков

Задержка и скорость ответа

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Mistral Large 2 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Технические характеристики

Mistral Large 2 vs Llama 3.3 70B: Быстрые ответы (FAQ)

Вердикт

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Related reading