# 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. - [Angebote vergleichen](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) - [Preisverlauf ansehen](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## 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 | – | [In der App öffnen](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) searchit Entity Extraction (24.09.2026): 45,8 % ## Angebote mit Verarbeitung in der EU (0) Keine Angebote in dieser Gruppe. [In der App öffnen](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## Angebote außerhalb der EU (0) Keine Angebote in dieser Gruppe. [In der App öffnen](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## 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](https://models.searchit-agent.ai/wissen/eu-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 | _[Fehler auf dieser Seite melden](https://models.searchit-agent.ai/melden/fehler-melden/?seite=https%3A%2F%2Fmodels.searchit-agent.ai%2Fmodelle%2Fmistral-large-2-1%2F)_ --- Preise vom 14.10.2026. Listenpreise der Anbieter, ohne Gewähr.