ИИтак

← Назад

Модель · Mistral

Mistral Large 2.1

Бывший флагман Mistral конца 2024 года для текста, программирования и агентов, его сменила Mistral Large 3

вышла 18 ноября 2024

Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗

161 место из 266
индекс 129, вероятный разброс 125–131 · весь рейтинг →

БенчмаркРезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию тестаУсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен
DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗ 34,7%
FrontierMath-2025-02-28-PrivateНеопубликованные задачи FrontierMath (уровни 1–3) в версии от 28.02.2025: трудная математика, над которой специалист сидит часамиПодробнее на английском ↗ 0,6%
OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗ 7,7%
GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗ 35,1%
MATH level 5Самые трудные задачи (5-й уровень) из набора MATH — задачи американских школьных олимпиад AMC 10, AMC 12 и AIMEТест близок к насыщению: у сильных моделей результаты почти одинаковые и высокие, разница в несколько пунктов мало что значит.Подробнее на английском ↗ 50,3%

Характеристики

Вышла
18 ноября 2024
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
131 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 16 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$2 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$6 за миллион токенов
Понимает
текст
Отвечает
текст
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
нет
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
открытые
Знания до
ноябрь 2024
Идентификатор в API
mistral-large-2411

Что это за модель

Mistral Large 2.1 — это обновление большой языковой модели Mistral, в документации она называется Mistral Large 24.11. Модель плотная: при каждом ответе работают все её 123 миллиарда параметров, а не часть, как в архитектуре «смесь экспертов». Mistral выпустила её в ноябре 2024 года вместе с мультимодальной Pixtral Large и тогда называла своей главной моделью для сложных рассуждений и программирования.

От предыдущей версии Mistral Large 24.07 она отличается в трёх местах. Лучше понимает длинные документы. Точнее следует системному запросу, то есть заранее заданным правилам поведения. Аккуратнее вызывает функции — внешние инструменты, которые разработчик ей подключает. Компания называет это заметным шагом вперёд по сравнению с июльской версией.

Mistral предлагала её для генерации с поиском (когда модель отвечает с опорой на найденные документы) и для агентных процессов, где модель сама выполняет шаги задачи. Среди корпоративных сценариев компания называет работу с базами знаний, разбор документов, автоматизацию задач и поддержку клиентов. По карточке модели, она владеет десятками языков, включая английский, французский, немецкий, испанский, китайский, японский и корейский, пишет код на 80 с лишним языках программирования и умеет отдавать ответ в формате JSON.

Сегодня это старая модель. В рейтинге Epoch она стоит около середины, при этом дороже трёх четвертей каталога, а более новые модели Mistral её обошли. Веса открыты, но по лицензии Mistral Research License их можно бесплатно использовать и менять только в некоммерческих целях. Для работы в продукте нужна отдельная коммерческая лицензия. Запустить её у себя тоже непросто: по карточке модели, нужно больше 300 ГБ видеопамяти.

Источники: Анонс Pixtral Large и Mistral Large 24.11, Карточка модели на Hugging Face

Того же уровня по индексу Epoch

Другие модели семейства

Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).