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Mistral Large 3

MistralMistralオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Mistral Large 3 (675B Instruct 2512 Eagle) is a state-of-the-art general-purpose Multimodal granular Mixture-of-Experts model with 41B active parameters and 675B total parameters trained from scratch with 3000 H200s. This model is the base pre-trained version, not fine-tuned for instruction or reasoning tasks, making it ideal for custom post-training processes. Designed for reliability and long-context comprehension - It is engineered for production-grade assistants, retrieval-augmented systems, scientific workloads, and complex enterprise workflows. This model is the Eagle speculator for Mistral Large 3 Instruct. Depending on the task, you can expect noticeable speed-ups on your generations.

リリース日
2025-12-02
パラメータ
675.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
image, text

能力レーダー

34
general
31
coding
43
reasoning
44
science
39
agents
85
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
コーディングランキング315
34.0
AA
総合ランキング315
39.0
AA
科学288
45.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)43.9%自己申告

Code

LiveCodeBench34.4%自己申告

Communication

MM-MT-Bench84.90 / 100自己申告
Wild Bench68.5%自己申告

Creativity

Arena Hard55.1%自己申告

Factuality

SimpleQA23.8%自己申告

General

MMMLU85.5%自己申告
MMLU-Redux82.0%自己申告
TriviaQA74.9%自己申告

Math

MATH90.4%自己申告
MATH (CoT)67.6%自己申告
AMC_2022_2352.0%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
38.0
Coding Index(Artificial Analysis)
20.1
Intelligence Index(Artificial Analysis)
15.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.5
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Lcr(Artificial Analysis)
0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.2
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.2
Terminalbench V2 1
0.1
Tau Banking
0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.0

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Language
90
Math
70
Reasoning
50
General
50
Physics
40
Biology
40
Chemistry
40
Code
30
Factuality
20

価格設定

入力価格$0.5 / 1Mトークン
出力価格$1.5 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$0.75 / 1Mトークン

速度

トークン/秒56.0
初トークン遅延1.23s
初回答遅延1.23s

プロバイダー価格ランキング

プロバイダー価格ランキング

7 プロバイダー

最安: Mistral最高: 302.AI
プロバイダー入力出力
1Mistralプライマリ
$0.5
$1.5
2OpenRouter
$0.5
$1.5
3Kilo Gateway
$0.5
$1.5
4LLM Gateway
$0.5
$1.5
5Pioneer
$0.5
$1.5
6Cortecs
$0.557
$1.671
7302.AI
$1.1
$3.3

このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク