# Mistral Large 2.1 Mistral Large 2.1 da Mistral AI: de momento não há nenhuma oferta registada com preço por token. A ficha e os benchmarks estão nesta página. - [Comparar ofertas](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) - [Ver histórico de preços](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## Ficha | Ficha | | |---|---| | Desenvolvedor | Mistral AI | | Tipo | Modelos de linguagem | | Origem | FR | | Tipos de entrada | text | | Contexto (tokens) | 131 072 | | Saída máx. (tokens) | 104 857 | | Raciocínio | ohne | | Parâmetros (mil M) | 123 | | Pesos abertos | ✓ sim | | Licença | proprietär | | Memória GPU a 4 bits (GB) | 72 (RTX PRO 6000) | | Publicado | – | [Abrir na aplicação](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) searchit Entity Extraction (24/09/2026): 45,8 % ## Ofertas com processamento na UE (0) Sem ofertas neste grupo. [Abrir na aplicação](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## Ofertas fora da UE (0) Sem ofertas neste grupo. [Abrir na aplicação](https://models.searchit-agent.ai/ui-fat/modelle_api?q=mistral-large-2-1) ## AI Act Se o desenvolvedor assinou o código de boas práticas para modelos de IA de finalidade geral: desconhecido. O significado é explicado em «UE e AI Act». [Processamento na UE e AI Act](https://models.searchit-agent.ai/pt/conhecimento/ue-e-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 | _[Reportar um erro nesta página](https://models.searchit-agent.ai/pt/reportar/reportar-erro/?seite=https%3A%2F%2Fmodels.searchit-agent.ai%2Fpt%2Fmodelos%2Fmistral-large-2-1%2F)_ --- Preços a 14/10/2026. Preços de tabela dos fornecedores, sem garantia.