Bisakah saya menjalankan Mistral Large 2 secara lokal?

Tidak. Mistral AI menyediakan bobotnya di bawah ketentuan mereka sendiri untuk mitra tertentu, tetapi tidak ada unduhan publik, jadi Anda tidak bisa menjalankannya di perangkat keras sendiri melalui Ollama atau LM Studio.

Berapa biaya Mistral Large 2 dan berapa panjang konteksnya?

Biayanya $2,00 per juta token input dan $6,00 per juta token output, dengan jendela konteks 131.072 token.

Bagaimana Mistral Large 2 berbeda dari model Mistral yang lebih kecil?

Ini adalah model unggulan Mistral AI, ditempatkan di atas model seperti Mistral Small atau Mistral 7B untuk tugas yang membutuhkan penalaran lebih kuat, konteks lebih panjang, dan cakupan bahasa yang lebih luas.

Mistral Large 2407

2076°

#llm #mistralai #pemrograman #penalaran #multibahasa #konteks panjang

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

mistralai | konteks token 131.072 | $2,00/M input, $6,00/M output. Ini adalah model unggulan Mistral AI, Mistral Large 2 (versi mistral-large-2407). Model ini tersedia dengan bobot kepemilikan dan unggul dalam penalaran, kode, JSON, chat, dan lainnya. Baca pengumuman peluncurannya di siniOpens in new tab. Mendukung puluhan bahasa termasuk Prancis, Jerman, Spanyol, Italia, Portugis, Arab, Hindi, Rusia, Cina, Jepang, dan Korea, bersama dengan 80+ bahasa pemrograman termasuk Python, Java, C, C++, JavaScript, dan Bash. Jendela konteks panjangnya memungkinkan pengambilan informasi yang tepat dari dokumen besar.

Panduan untuk model ini

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Mistral Large 2 adalah model teks unggulan dari Mistral AI, dibangun untuk penalaran, pengkodean, output terstruktur, dan pekerjaan multibahasa di puluhan bahasa alami dan lebih dari 80 bahasa pemrograman. Jendela konteks 131.072 token-nya menangani dokumen besar tanpa kehilangan alur. Cocok untuk pengembang dan tim yang menginginkan kemampuan serius tanpa harus berkomitmen pada model frontier terbesar.

Dikenal untuk

Penalaran kuat dan generasi kode di lebih dari 80 bahasa pemrograman
Output JSON dan terstruktur yang andal untuk pemanggilan alat dan pipeline
Cakupan multibahasa luas termasuk Arab, Hindi, Cina, Jepang, dan Korea
Konteks 131k-token untuk mengerjakan dokumen atau basis kode panjang

Waspadai

Bobot tidak terbuka untuk diunduh; akses hanya melalui API.
Biaya output $6,00 per juta token, yang cepat bertambah pada tugas yang verbose.
Rilis Mistral yang lebih baru mungkin telah menggantikan versi ini untuk beberapa kasus penggunaan.

Terbaik untuk

Agen dan penggunaan alat

Prompt untuk dicoba

Refaktor dan jelaskan kode

Berikut adalah fungsi Python yang membaca file CSV, memfilter baris di mana kolom 'status' sama dengan 'active', dan mengembalikan daftar alamat email. Refaktor menggunakan pandas, tambahkan petunjuk tipe, tangani kasus file tidak ada, dan jelaskan setiap perubahan yang Anda buat.

Ekstrak data terstruktur

Baca kutipan kontrak berikut dan kembalikan objek JSON dengan bidang berikut: party_a, party_b, effective_date, termination_clause_summary, governing_law. Jika suatu bidang tidak disebutkan, set nilainya menjadi null. [tempel teks kontrak di sini]

Penalaran melalui rencana rumit

Saya perlu memigrasi database PostgreSQL langsung ke server baru dengan waktu henti kurang dari 30 detik. Saya tidak bisa menggunakan alat replikasi yang dikelola. Jelaskan rencana langkah demi langkah, tandai dua risiko terbesar dalam batasan saya, dan sarankan pendekatan rollback jika pemindahan gagal.

Bandingkan dengan

Mistral Nemo
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.03/M input, $0.03/M output
Ministral 3 14B 2512
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.20/M input, $0.20/M output
Mistral Small 4
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.15/M input, $0.60/M output
Devstral 2 2512
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.40/M input, $2.00/M output

Model teks lain dari mistralai

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Mistral Large 2 secara lokal?: Tidak. Mistral AI menyediakan bobotnya di bawah ketentuan mereka sendiri untuk mitra tertentu, tetapi tidak ada unduhan publik, jadi Anda tidak bisa menjalankannya di perangkat keras sendiri melalui Ollama atau LM Studio.
Berapa biaya Mistral Large 2 dan berapa panjang konteksnya?: Biayanya $2,00 per juta token input dan $6,00 per juta token output, dengan jendela konteks 131.072 token.
Bagaimana Mistral Large 2 berbeda dari model Mistral yang lebih kecil?: Ini adalah model unggulan Mistral AI, ditempatkan di atas model seperti Mistral Small atau Mistral 7B untuk tugas yang membutuhkan penalaran lebih kuat, konteks lebih panjang, dan cakupan bahasa yang lebih luas.

Putusan Kapten
Model unggulan yang mampu dan serba bisa yang layak untuk pengkodean dan pekerjaan multibahasa, meskipun bobot tertutup dan harga output menjadi kendala nyata.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Mistral Large 2407 adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm mistralai pemrograman penalaran multibahasa konteks panjang agen

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model