Mistral: 모델 지능, 성능 및 가격

Mistral
Mistral

Mistral의 모델을 품질, 가격, 출력 속도, 지연 시간, 컨텍스트 창 등 주요 지표로 분석합니다. 이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Mistral 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.

가장 높은 지능

#1
Mistral Medium 3.5
Mistral Medium 3.5
30
#2
Mistral Small 4
Mistral Small 4
20
#3
Devstral 2
Devstral 2
19
#4
Magistral Medium 1.2
Magistral Medium 1.2
18
#5
Devstral Small 2
Devstral Small 2
17

Intelligence Index

총 모델 20개

가장 빠름

#1
Ministral 3 3B
Ministral 3 3B
206 t/s
#2
Mistral Small 4
Mistral Small 4
158 t/s
#3
Mistral Small (Sep)
Mistral Small (Sep)
146 t/s
#4
Mistral Small (Feb)
Mistral Small (Feb)
145 t/s
#5
Mistral Small 3
Mistral Small 3
144 t/s

출력 속도

총 모델 20개

가장 낮은 가격

#1
Ministral 3 3B
Ministral 3 3B
$0.10
#2
Mistral Small 3.1
Mistral Small 3.1
$0.12
#3
Mistral Small 3.2
Mistral Small 3.2
$0.12
#4
Mistral Small 3
Mistral Small 3
$0.12
#5
Ministral 3 8B
Ministral 3 8B
$0.15

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 20개

추론 모델을 나타냅니다

Mistral에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 20개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

  • Mistral에서 지능이 가장 높은 모델은 Mistral Medium 3.5(30), Mistral Small 4(20) 및 Devstral 2(19)입니다.
  • 출력 속도가 가장 빠른 모델은 Ministral 3 3B(206 t/s), Mistral Small 4(158 t/s) 및 Mistral Small (Sep)(146 t/s)입니다.
  • 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Ministral 3 3B(0.66초), Ministral 3 8B(0.73초) 및 Mistral 7B(0.76초)입니다.
  • 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 Ministral 3 3B($0.10), Mistral Small 3.1($0.12) 및 Mistral Small 3.2($0.12)입니다.
  • Mistral에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 Mistral Medium 3.5(262k), Devstral 2(262k) 및 Mistral Large 3(262k)입니다.
  • Ministral 3 3B은 출력이 가장 빠르고 가격도 가장 낮아 처리량과 비용에 민감한 애플리케이션에 매력적입니다. 최고의 품질이 필요한 작업에서는 Mistral Medium 3.5의 지능이 가장 높습니다.

주요 내용

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

지능 평가

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

No data available

Kubernetes incident root-cause analysis

No data available

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

컨텍스트 창

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

가격

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

성능 요약

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

종단 간 응답 시간

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

추가 분석
Mistral 로고
Mistral Medium 3.5
262k
오픈
30
$0.46
134
1.88
20.57
14.96
Mistral 로고
Mistral Small 4
256k
오픈
20
$0.10
158
1.00
16.83
12.67
Mistral 로고
Devstral 2
262k
오픈
19
$0.00
43
1.47
13.16
--
Mistral 로고
Magistral Medium 1.2
131k
독점
18
$0.84
110
2.17
24.96
18.23
Mistral 로고
Devstral Small 2
256k
오픈
17
$0.00
89
1.74
7.38
--
Mistral 로고
Mistral Large 3
262k
오픈
16
$0.08
43
1.22
12.88
--
Mistral 로고
Mistral Small 3.1
131k
오픈
15
$0.04
139
0.85
4.45
--
Mistral 로고
Mistral Medium 3.1
131k
독점
15
$0.16
86
1.49
7.28
--
Mistral 로고
Mistral Medium 3
131k
독점
12*
--
48
1.45
11.83
--
Mistral 로고
Mistral Small 4
262k
오픈
12*
--
130
0.93
4.76
--
Mistral 로고
Magistral Small 1.2
131k
오픈
11
$0.29
137
0.84
19.10
14.61
Mistral 로고
Ministral 3 14B
262k
오픈
11
$0.16
95
0.87
6.14
--
Mistral 로고
Mistral Small 3.2
131k
오픈
11
$0.14
126
0.97
4.95
--
Mistral 로고
Ministral 3 8B
262k
오픈
9
$0.18
118
0.73
4.97
--
Mistral 로고
Mistral Small 3
32.8k
오픈
7*
--
144
0.92
4.40
--
Mistral 로고
Ministral 3 3B
131k
오픈
7
$0.13
206
0.66
3.09
--
Mistral 로고
Mistral Small (Sep)
32.8k
오픈
5*
--
146
0.87
4.29
--
Mistral 로고
Mistral Small (Feb)
262k
독점
4*
--
145
0.90
4.36
--
Mistral 로고
Mistral Medium
131k
독점
4*
--
132
1.55
5.35
--
Mistral 로고
Mistral 7B
32.8k
오픈
2*
--
119
0.76
4.95
--

주요 용어 정의

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

자주 묻는 질문

Mistral에 관한 일반적인 질문

Mistral에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 30점인 Mistral Medium 3.5입니다.

Mistral에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 205.7토큰을 생성하는 Ministral 3 3B입니다.

Mistral에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.66초인 Ministral 3 3B입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

Mistral에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.10인 Ministral 3 3B입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

Mistral의 모델별 가격은 최대 23배 차이 납니다. Ministral 3 3B은 토큰 100만 개당 $0.10, Magistral Medium 1.2은 $2.30입니다.

예. Mistral은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.

예. Mistral의 모델 20개 모두 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

예. Mistral의 모델 20개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. Mistral은 추론 모델 4개를 제공합니다: Mistral Medium 3.5, Mistral Small 4, Magistral Medium 1.2Magistral Small 1.2. 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.

예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.

Mistral에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.