# Mistral Large 2.1 Mistral Large 2.1 de Mistral AI : aucune offre avec un prix par token n'est répertoriée pour le moment. Fiche et benchmarks figurent sur cette page. - [Comparer les offres](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) - [Voir l'historique des prix](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## Fiche | Fiche | | |---|---| | Développeur | Mistral AI | | Type | Modèles de langage | | Origine | FR | | Types d'entrée | text | | Contexte (tokens) | 131 072 | | Sortie max. (tokens) | 104 857 | | Raisonnement | ohne | | Paramètres (Md) | 123 | | Poids ouverts | ✓ oui | | Licence | proprietär | | Mémoire GPU en 4 bits (Go) | 72 (RTX PRO 6000) | | Publié | – | [Ouvrir dans l'application](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) searchit Entity Extraction (24 sept. 2026): 45,8 % ## Offres avec traitement dans l'UE (0) Aucune offre dans ce groupe. [Ouvrir dans l'application](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## Offres hors UE (0) Aucune offre dans ce groupe. [Ouvrir dans l'application](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## AI Act Le développeur a-t-il signé le code de bonnes pratiques pour les modèles d'IA à usage général : inconnu. La signification est expliquée sous « UE et AI Act ». [Traitement dans l'UE et AI Act](https://models.searchit-agent.ai/fr/savoir/ue-et-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 | _[Signaler une erreur sur cette page](https://models.searchit-agent.ai/fr/signaler/signaler-une-erreur/?seite=https%3A%2F%2Fmodels.searchit-agent.ai%2Ffr%2Fmodeles%2Fmistral-large-2-1%2F)_ --- Prix au 14 oct. 2026. Prix catalogue des fournisseurs, sans garantie.