# 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. - [Comparar ofertas](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) - [Ver historial de precios](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## 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 | – | [Abrir en la aplicación](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) searchit Entity Extraction (24 sept 2026): 45,8 % ## Ofertas con procesamiento en la UE (0) No hay ofertas en este grupo. [Abrir en la aplicación](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## Ofertas fuera de la UE (0) No hay ofertas en este grupo. [Abrir en la aplicación](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## 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](https://models.searchit-agent.ai/es/conocimiento/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 | _[Notificar un error en esta página](https://models.searchit-agent.ai/es/notificar/notificar-error/?seite=https%3A%2F%2Fmodels.searchit-agent.ai%2Fes%2Fmodelos%2Fmistral-large-2-1%2F)_ --- Precios a 14 oct 2026. Precios de lista de los proveedores, sin garantía.