Mistral Large 2.1
Mistral Large 2.1 de Mistral AI: de momento no hay ninguna oferta registrada con precio por token. La ficha y los benchmarks están en esta página.
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Ficha
| Ficha | |
|---|---|
| Desarrollador | Mistral AI |
| Tipo | Modelos de lenguaje |
| Origen | FR |
| Tipos de entrada | text |
| Contexto (tokens) | 131.072 |
| Salida máx. (tokens) | 104.857 |
| Razonamiento | ohne |
| Parámetros (miles de M) | 123 |
| Pesos abiertos | ✓ sí |
| Licencia | proprietär |
| Memoria GPU a 4 bits (GB) | 72 (RTX PRO 6000) |
| Publicado | – |
searchit Entity Extraction (24 sept 2026): 45,8 %
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AI Act
Si el desarrollador ha firmado el código de buenas prácticas para modelos de IA de uso general: desconocido. Qué significa se explica en «UE y AI Act». Procesamiento en la UE y AI Act
Benchmarks
| Benchmarks | |
|---|---|
| GPQA Diamond (Artificial Analysis) | 48,6 |
| Humanity's Last Exam (Artificial Analysis) | 3,3 |
| Berkeley Function-Calling Leaderboard V4 | 38,4 |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI) | 7,8 |
| FrontierMath Tiers 1-3 v2 (Epoch AI) | 0,34 |
| Vectara HHEM-2.3 | 4,5 |
| Vectara HHEM-2.3 – antwortrate | 99,9 |
| Vectara HHEM-2.3 – halluzination | 4,5 |
| LiveBench (Aufgabensatz 2026-01-08) | 48,43 |
| MÖVE (Bundesdruckerei), arXiv 2606.13111 – qa | 0,7 |
| searchit Extraktions-Messlauf REPO-9 (PROMPT-CRAWLER-TEXT-START, 8 Dokumente × 3 Läufe) – treffer beziehungen | 30,7 |
| searchit Extraktions-Messlauf REPO-9 (PROMPT-CRAWLER-TEXT-START, 8 Dokumente × 3 Läufe) – treffer entitaeten | 60,9 |
| MMLU-Pro (TIGER-Lab Leaderboard) | 67,9 |