Mistral Large 2.1
Mistral Large 2.1 di Mistral AI: al momento non è registrata alcuna offerta con prezzo per token. Scheda e benchmark si trovano in questa pagina.
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Scheda
| Scheda | |
|---|---|
| Sviluppatore | Mistral AI |
| Tipo | Modelli linguistici |
| Origine | FR |
| Tipi di input | text |
| Contesto (token) | 131.072 |
| Output max. (token) | 104.857 |
| Ragionamento | ohne |
| Parametri (mld) | 123 |
| Pesi aperti | ✓ sì |
| Licenza | proprietär |
| Memoria GPU a 4 bit (GB) | 72 (RTX PRO 6000) |
| Pubblicato | – |
searchit Entity Extraction (24 set 2026): 45,8 %
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AI Act
Se lo sviluppatore ha firmato il codice di buone pratiche per i modelli di IA per finalità generali: sconosciuto. Il significato è spiegato in “UE e AI Act”. Trattamento nell'UE e AI Act
Benchmark
| Benchmark | |
|---|---|
| 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 |