Mistral Large 2.1
Mistral Large 2.1 von Mistral AI: Derzeit ist kein Angebot mit Token-Preis erfasst. Steckbrief und Benchmarks stehen auf dieser Seite.
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Steckbrief
| Steckbrief | |
|---|---|
| Hersteller | Mistral AI |
| Art | Sprachmodelle |
| Herkunft | FR |
| Eingabearten | text |
| Kontext (Token) | 131.072 |
| Ausgabe max. (Token) | 104.857 |
| Reasoning | ohne |
| Parameter (Mrd.) | 123 |
| Offene Gewichte | ✓ ja |
| Lizenz | proprietär |
| Grafikspeicher bei 4-Bit (GB) | 72 (RTX PRO 6000) |
| Veröffentlicht | – |
searchit Entity Extraction (24.09.2026): 45,8 %
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AI Act
Ob der Hersteller den Verhaltenskodex für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck unterzeichnet hat: unbekannt. Was das bedeutet, steht unter „EU und AI Act“. EU-Verarbeitung und 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 |