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.
| Mistral Large 2 | GLM-4.5 | |
|---|---|---|
Site web
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Fournisseur
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Chat
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Date de sortie
| ||
Modalités
| texte | texte |
Fournisseurs d’API
| Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex | Zhipu AI |
Date de mise à jour des connaissances
| Inconnu | Inconnu |
Open Source
| Oui | Oui |
Tarification d’entrée
| $3.00 par million de tokens | - |
Tarification de sortie
| $9.00 par million de tokens | - |
MMLU
| 84% 5-shot Source | 84.6% Academic Knowledge Source |
MMLU-Pro
| 50.69% Source | - |
MMMU
| Non disponible | - |
HellaSwag
| Non disponible | - |
HumanEval
| Non disponible | - |
MATH
| 1.13% Source | - |
GPQA
| 24.94% | - |
IFEval
| 84.01% | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - | - |
MathArena | ||
| Score moyen | - | 83% |
AIME 2025 Test basé sur des problèmes issus du concours de mathématiques (American Invitational Mathematics Examination),destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 93% |
HMMT February 2025 Test basé sur des problèmes du Harvard-MIT Mathematics Tournament, février 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 78% |
BRUMO 2025 | - | 92% |
SMT 2025 Test basé sur des problèmes du Stanford Math Tournament, 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 82% |
CMIMC 2025 Test basé sur des problèmes de l’Olympiade mathématique canadienne, 2025, destiné à évaluer les compétences mathématiques des modèles. | - | 71% |
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