Mixtral 8x7B vs Mistral 7B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Mixtral 8x7B от Mistral AI и Mistral 7B от Mistral AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Mixtral 8x7B предлагает контекстное окно 32.8K токенов по цене $0.20/$0.20 за 1 млн токенов, а Mistral 7B — контекст 32.8K токенов по цене $0.06/$0.06 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Mixtral 8x7B
Базовая модель с открытыми весамиMixtral 8x7B от Mistral AI — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 33K, скорость 130 ток/с и индекс интеллекта 37/100 (по цене $0
$0.20 / 1M
$0.20 / 1M
32.8K tokens
N/A
Mistral 7B
Сверхбыстрый инференсMistral 7B от Mistral AI — специализированная ИИ-модель для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, обеспечивающая контекстное окно 33K, скорость 200 ток/с и индекс интеллекта 32/100 (по цене $0.
$0.06 / 1M
$0.06 / 1M
32.8K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 33K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
- Высокая скорость генерации 130 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 380 мс
- Открытые веса модели (46.7B (12.9B )) 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
Mistral 7B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 33K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120)
- Высокая скорость генерации 200 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 240 мс
- Открытые веса модели (7.3B) 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 | 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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Mixtral 8x7B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Mistral 7B (Оптимально для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Mixtral 8x7B лидирует в сложных тестах логики и кода, Mistral 7B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Mistral 7B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Mixtral 8x7B или Mistral 7B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Mixtral 8x7B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Mixtral 8x7B или Mistral 7B?+
Тариф Mixtral 8x7B составляет $0.20 / $0.20 за 1 млн входных/выходных токенов, а Mistral 7B — $0.06 / $0.06. По смешанной стоимости выгоднее Mistral 7B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Mixtral 8x7B поддерживает контекст 32.8K токенов против 32.8K токенов у Mistral 7B, а по скорости генерации токенов лидирует Mistral 7B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Mistral 7B против Llama 2 (70B): Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Mixtral 8x22B против Mixtral 8x7B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Mixtral 8x7B против Llama 3 (8B): Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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 Mistral AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).