Mistral Large 2は、Mistralによって開発され、128Kトークンのコンテキストウィンドウを提供し、100万入力トークンあたり3.00ドル、100万出力トークンあたり9.00ドルで価格設定されています。2024年7月24日にリリースされ、5-shot評価でMMLUベンチマークで84.0を記録し、多様なタスクで強力なパフォーマンスを発揮します。
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プロバイダー このモデルを提供するエンティティ。 | |
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リリース日 モデルが最初にリリースされた日時。 | 1 年 ago 6月 24, 2024 |
モダリティ このモデルが処理できるデータの種類 | テキスト |
APIプロバイダー このモデルを提供するプロバイダー。（これは完全なリストではありません。） | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
知識のカットオフ日 モデルの知識が最後に更新された日時。 | 不明 |
オープンソース モデルのコードが公開されているかどうか。 | はい |
入力料金 プロンプト内のトークン処理のコスト | $3.00 100万トークンあたり |
出力料金 モデルによって生成されたトークンのコスト | $9.00 100万トークンあたり |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 数学、歴史、法律など57の科目にわたる知識をテスト | 84% 5-shot ソース |
MMLU-Pro より堅牢なMMLUベンチマークで、難易度の高い推論中心の質問、より大きな選択肢セット、プロンプト感度の低減を特徴とする | 50.69% ソース |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - テキスト、画像、音声、動画にわたる理解をテスト | 利用不可 |
HellaSwag 挑戦的な文完成ベンチマーク | 利用不可 |
HumanEval コード生成と問題解決能力を評価 | 利用不可 |
MATH さまざまな難易度レベルでの数学的問題解決能力をテスト | 1.13% ソース |
GPQA 化学、生物学、物理学における博士レベルの知識を、深い専門知識を必要とする多肢選択問題でテスト | 24.94% |
IFEval モデルが明示的なフォーマット指示に正確に従い、適切な出力を生成し、異なるタスク間で一貫した指示遵守を維持する能力をテスト | 84.01% |
SimpleQA シンプルな質問の精度評価 | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot 多言語プログラミングベンチマーク | - |
LiveCodeBench v5 リアルタイムプログラミングのベンチマーク | - |
Global MMLU (Lite) モデルの汎用性をグローバルレベルで評価するための簡易版ベンチマーク。 | - |
MathVista 視覚的な文脈におけるAIモデルの数学的推論能力を評価します | - |
モバイルアプリケーション | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
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