Este modelo está obsoleto. Solo seguimos midiendo su rendimiento con la carga predeterminada de 10 mil tokens de entrada. Los resultados de otras cargas son históricos y ya no se actualizan.
Mistral lanzó una versión más reciente, Mistral Small 3.2. Te sugerimos considerarla como alternativa.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Mixtral 8x7B Instruct
Resumen del modelo
Verbosidad
Mixtral 8x7B Instruct está entre los modelos menos inteligentes, pero tiene un precio razonable en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, genera texto y tiene una ventana de contexto de 33k tokens.
Mixtral 8x7B Instruct obtiene 5 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre modelos comparables (con una mediana de 7).
El precio de Mixtral 8x7B Instruct es de $0.45 por 1 M de tokens de entrada (moderado; mediana: $0.45) y $0.70 por 1 M de tokens de salida (moderado; mediana: $0.72).
Con 25 tokens por segundo, Mixtral 8x7B Instruct es notablemente lento (72).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 33k ~49 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 46.7B |
| Parámetros activos | 12.9B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-PersonalityBenchNew
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: puntuación
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Velocidad de salida
Tiempo por tarea del Intelligence Index
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Tamaño del modelo: parámetros totales y activos
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Mixtral 8x7B Instruct
Mixtral 8x7B Instruct se lanzó el 11 de diciembre de 2023.
Mixtral 8x7B Instruct fue creado por Mistral.
Mixtral 8x7B Instruct obtiene 5 puntos (estimados) en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 7).
Mixtral 8x7B Instruct genera 24.5 tokens de salida por segundo (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor en el extremo inferior frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 72.4 t/s).
Mixtral 8x7B Instruct tiene un tiempo hasta el primer token (TTFT) de 1.13 s (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor mejor que el promedio frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 1.87 s).
Mixtral 8x7B Instruct cuesta $0.45 por 1 M de tokens de entrada (mejor que el promedio; mediana: $0.45) y $0.70 por 1 M de tokens de salida (mejor que el promedio; mediana: $0.72), según la mediana de los proveedores que sirven el modelo.
Mixtral 8x7B Instruct cuesta $0.45 por 1 M de tokens de entrada y $0.70 por 1 M de tokens de salida (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.47 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores
No, Mixtral 8x7B Instruct no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Mixtral 8x7B Instruct admite entrada de texto.
Mixtral 8x7B Instruct admite salida de texto.
No, Mixtral 8x7B Instruct no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto.
No, Mixtral 8x7B Instruct no es multimodal. Solo admite entradas de texto.
Mixtral 8x7B Instruct tiene una ventana de contexto de 33k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, Mixtral 8x7B Instruct es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
Mixtral 8x7B Instruct tiene 46,7 mil millones de parámetros (12,9 mil millones activos).
Mixtral 8x7B Instruct es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 46,7 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 12,9 mil millones de parámetros activos.
Mixtral 8x7B Instruct se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso comercial. Ver licencia
Mixtral 8x7B Instruct obtiene 5 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
Sí, Mixtral 8x7B Instruct está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API
Mixtral 8x7B Instruct está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores