Fiche modèle
Mistral Large 2 (Jul 2024)
Mistral AI · poids ouverts · sorti le 24/07/2024
Date de sortie, éditeur et accès : Epoch AI, CC BY 4.0. Fiche régénérée le 07/10/2026.
Taille
—
non publiée
Scores
Rang parmi les 274 modèles de l’indice ECI évalués par la même source. Un nom de benchmark mène à son explication.
| Benchmark | Score | Rang | Réglage | Source |
|---|---|---|---|---|
| Indice de capacités ECI (Epoch AI)Capacités générales | 127,5122,0–129,6 | 170 / 274 | Epoch AI, CC BY 4.0, non daté par la source, vu publié le 07/10/2026 | |
| LMArena texte, contrôle du styleConversation (préférence humaine) | 1 3141 310–1 318 | 123 / 166 | « mistral-large-2407 » | LMArena, CC BY 4.0, publié le 02/10/2026 |
| GPQA Diamond (Epoch AI)Sciences | 49,0 %43,9–54,1 | 137 / 186 | réglage « mistral-large-2407 » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 27/01/2025 |
| FrontierMath, niveaux 1 à 3 (Epoch AI) | non évalué par Epoch AI | |||
| OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI)Maths de concours | 8,5 %3,6–13,3 | 136 / 176 | réglage « mistral-large-2407 » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 25/02/2025 |
| SimpleQA Verified (Epoch AI) | non évalué par Epoch AI | |||
| SWE-bench Verified (Epoch AI) | non évalué par Epoch AI | |||
Sources : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking », epoch.ai/benchmarks (CC BY 4.0) ; LMArena, leaderboard-dataset (Hugging Face), CC BY 4.0. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
Prix par fournisseur d’API
| Fournisseur | Entrée $/M | Sortie $/M | Mélangé | Clé LiteLLM |
|---|---|---|---|---|
| Amazon Bedrock | 2,00 $ | 6,00 $ | 3,00 $ | mistral.mistral-large-2407-v1:0 |
| Microsoft Azure AI Foundry | 2,00 $ | 6,00 $ | 3,00 $ | azure_ai/mistral-large-2407 |
$ par million de jetons, tarif catalogue sans remise, sans cache ni traitement par lots. 2 offres rapprochées. Écart entre le moins cher (Amazon Bedrock, 3,00 $) et le plus cher : × 1,0. Relevé du 07/10/2026 ; vérifier chez le fournisseur avant de choisir. Sources : Prix : LiteLLM (BerriAI), licence MIT, © 2023 Berri AI. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
L’héberger soi-même
- Accès aux poids
- poids ouverts, usage non commercial (Epoch AI, CC BY 4.0)
- Licence
- Mistral Research License (carte du dépôt, déclaration de l’éditeur lue le 01/10/2026 ; lire la licence avant tout usage commercial)
- Poids
- huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407 (dépôt rapproché par la table de correspondance, existence vérifiée auprès de Hugging Face le 01/10/2026) Téléchargement soumis à l’acceptation des conditions de l’éditeur sur le dépôt.
Outils
- vLLM (serveur, cartes graphiques) :
vllm serve mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407sert le dépôt Hugging Face derrière une API compatible OpenAI. Le modèle doit être pris en charge par la version installée. - llama.cpp (ordinateur, processeur ou carte graphique) : lit les poids au format GGUF, souvent publiés en 4 bits par la communauté. Chercher une version GGUF (rien ne garantit qu’elle existe ni qu’elle est fidèle), puis
llama-server -hf <dépôt GGUF>. - Ollama (le plus simple sur un ordinateur) :
ollama run hf.co/<dépôt GGUF>lance une version GGUF publiée sur Hugging Face.
Commandes d’après la documentation de chaque outil (liens ci-dessus). Les tailles, l’accès et les liens viennent des sources citées ; de Hugging Face, Le Crible ne reprend que l’adresse du dépôt et l’identifiant de licence déclaré sur sa carte. Sources : Epoch AI, « Data on AI models », epoch.ai/data/ai-models (CC BY 4.0) ; LMArena, leaderboard-dataset (Hugging Face), CC BY 4.0. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
Évolution
Aucun changement de prix relevé depuis le début de nos relevés quotidiens.