Mistral Large 2, разработанный Mistral, предлагает контекстное окно в 128 000 токенов и оценивается в 3,00 USD за миллион входных токенов и 9,00 USD за миллион выходных токенов. Выпущенная 24 июля 2024 года модель набрала 84,0 балла в тесте MMLU при 5-shot оценке, демонстрируя высокую производительность в различных задачах.
Веб-сайт Страница модели ИИ | |
Провайдер Организация, предоставляющая данную модель. | |
Чат Введите сообщение, чтобы начать общение | - |
Дата выпуска Когда модель была впервые выпущена. | 2 года назад Июн 24, 2024 |
Модальности Типы данных, которые может обрабатывать модель | текст |
Поставщики API Провайдеры, предлагающие данную модель. (Этот список не является исчерпывающим.) | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Дата актуальности знаний Когда в последний раз обновлялись знания модели. | Неизвестно |
Открытый исходный код Доступен ли исходный код модели для публичного использования. | Да |
Стоимость ввода Стоимость обработки токенов в вашем запросе | $3.00 за миллион токенов |
Стоимость вывода Стоимость токенов, сгенерированных моделью | $9.00 за миллион токенов |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Тестирование знаний по 57 предметам, включая математику, историю, право и другие | 84% 5-shot Источник |
MMLU-Pro Улучшенный бенчмарк MMLU с более сложными вопросами, ориентированными на рассуждение, увеличенным числом вариантов ответов и сниженной чувствительностью к подсказкам | 50.69% Источник |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Тестирование понимания текста, изображений, аудио и видео | Недоступно |
HellaSwag Сложный бенчмарк для завершения предложений | Недоступно |
HumanEval Оценивает возможности генерации кода и решения задач | Недоступно |
MATH Тестирование математических навыков на разных уровнях сложности | 1.13% Источник |
GPQA Тестирование знаний на уровне PhD в области химии, биологии и физики с помощью вопросов множественного выбора, требующих глубоких экспертных знаний | 24.94% |
IFEval Оценивает способность модели точно следовать явным инструкциям по форматированию, генерировать соответствующие выходные данные и поддерживать последовательность инструкций в разных задачах | 84.01% |
SimpleQA Оценка точности простых вопросов | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Многоязычный программный бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для программирования в реальном времени | - |
Global MMLU (Lite) Упрощенная версия бенчмарка для оценки универсальности моделей на глобальном уровне. | - |
MathVista Оценивает способности математического мышления моделей ИИ в визуальных контекстах | - |
Мобильное приложение | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.