This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
Mistral has launched a newer release, Mistral Medium 3.1. We suggest considering it instead.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Pixtral Large
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
Pixtral Large está por encima del promedio en inteligencia y tiene un precio muy competitivo en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 128k tokens.
Pixtral Large obtiene 7 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 7).
El precio de Pixtral Large es de $0.00 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.00) y $0.00 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $0.00).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto e imágenes |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 128k ~192 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 124B |
| Licencia | Mistral Research License |
| 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
Aspectos destacados
Velocidad
InteligenciaUpdated
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Agentic tool use
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
Índice de apertura
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparaciones del Índice de Inteligencia
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Costo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Ventana de contexto
Context Window
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Pixtral Large
Pixtral Large se lanzó el 18 de noviembre de 2024.
Pixtral Large fue creado por Mistral.
Pixtral Large obtiene 7 puntos (estimados) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por encima del promedio entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 7).
No, Pixtral Large no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Pixtral Large admite entrada de texto e imágenes.
Pixtral Large admite salida de texto.
Sí, Pixtral Large admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.
Sí, Pixtral Large es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.
Pixtral Large tiene una ventana de contexto de 130k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, Pixtral Large es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
Pixtral Large tiene 124 mil millones de parámetros.
Pixtral Large se publica bajo la licencia Mistral Research License. Esta licencia no permite el uso comercial. Ver licencia
Pixtral Large obtiene 7 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
Pixtral Large es un modelo de pesos abiertos que puede alojarse por cuenta propia. Ver proveedores
Pixtral Large es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y alojarse por cuenta propia. Comparar proveedores