Mistral Large 2, développé par Mistral, offre une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens et est tarifé à 3,00 USD par million de tokens d'entrée et 9,00 USD par million de tokens de sortie. Publié le 24 juillet 2024, le modèle a obtenu un score de 84,0 au benchmark MMLU dans une évaluation 5-shot, démontrant de solides performances dans diverses tâches.
Site web Page web du modèle d’IA | |
Fournisseur L’entité qui fournit ce modèle. | |
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Date de sortie Première date de publication du modèle. | 1 an ago Jun 24, 2024 |
Modalités Types de données que ce modèle peut traiter | texte |
Fournisseurs d’API Les fournisseurs qui proposent ce modèle. (Cette liste n’est pas exhaustive.) | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Date de mise à jour des connaissances Dernière mise à jour des connaissances du modèle. | Inconnu |
Open Source Disponibilité du code du modèle pour une utilisation publique. | Oui |
Tarification d’entrée Coût du traitement des tokens dans vos invites | $3.00 par million de tokens |
Tarification de sortie Coût des tokens générés par le modèle | $9.00 par million de tokens |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Évalue les connaissances dans 57 domaines, y compris les mathématiques, l’histoire, le droit et plus encore | 84% 5-shot Source |
MMLU-Pro Un benchmark MMLU plus robuste avec des questions plus complexes axées sur le raisonnement, un plus grand ensemble de choix et une sensibilité réduite aux invites | 50.69% Source |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Évalue la compréhension à travers le texte, les images, l’audio et la vidéo | Non disponible |
HellaSwag Un benchmark exigeant de complétion de phrases | Non disponible |
HumanEval Évalue la génération de code et les capacités de résolution de problèmes | Non disponible |
MATH Évalue les capacités de résolution de problèmes mathématiques à différents niveaux de difficulté | 1.13% Source |
GPQA Évalue les connaissances de niveau doctorat en chimie, biologie et physique via des questions à choix multiples nécessitant une expertise approfondie | 24.94% |
IFEval Évalue la capacité du modèle à suivre avec précision des instructions de formatage explicites, à générer des sorties appropriées et à maintenir une cohérence dans l’exécution des tâches | 84.01% |
SimpleQA Évaluation de la précision des questions simples | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Benchmark de programmation multilingue. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark pour la programmation en temps réel | - |
Global MMLU (Lite) Une version simplifiée du benchmark pour évaluer l’universalité des modèles au niveau mondial. | - |
MathVista Évalue les capacités de raisonnement mathématique des modèles d’IA dans des contextes visuels | - |
Application mobile | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Applications de chatbots mobiles, Sketch
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