Bolehkah saya jalankan Mistral Large secara tempatan?

Mistral AI menggambarkannya sebagai berat tersedia dan bukan sepenuhnya terbuka, dan tiada repositori Hugging Face disenaraikan; anda harus menyemak saluran Mistral sendiri untuk terma muat turun sebelum menganggap penggunaan tempatan mudah.

Berapa kos Mistral Large dan berapa tetingkap konteksnya?

Harga adalah $2.00 setiap sejuta token input dan $6.00 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 128,000 token.

Bagaimana Mistral Large berbeza daripada model Mistral yang lebih kecil?

Mistral Large adalah model utama Mistral AI, diletakkan di atas model ringan mereka dari segi kedalaman penalaran, keluasan berbilang bahasa dan keupayaan pengaturcaraan, dengan harga per token yang lebih tinggi.

Mistral Large

4748°

#llm #mistralai #pengaturcaraan #penalaran #banyak bahasa #konteks panjang

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

mistralai | konteks token 128,000 | $2.00/M input, $6.00/M output. Ini adalah model utama Mistral AI, Mistral Large 2 (versi mistral-large-2407). Ia adalah model berat milik yang tersedia dan cemerlang dalam penalaran, kod, JSON, sembang, dan banyak lagi. Baca pengumuman pelancaran di siniOpens in new tab. Ia menyokong berpuluh-puluh bahasa termasuk Perancis, Jerman, Sepanyol, Itali, Portugis, Arab, Hindi, Rusia, Cina, Jepun, dan Korea, bersama lebih 80 bahasa pengaturcaraan termasuk Python, Java, C, C++, JavaScript, dan Bash. Tetingkap konteks panjangnya membolehkan ingatan maklumat yang tepat dari dokumen besar.

Panduan untuk model ini

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Mistral Large 2 adalah model teks utama Mistral AI, dibina untuk penalaran, kod, output berstruktur dan kerja berbilang bahasa merangkumi puluhan bahasa semula jadi dan lebih 80 bahasa pengaturcaraan. Tetingkap konteks 128,000 token mengendalikan dokumen besar tanpa kehilangan konteks. Ia sesuai untuk pembangun dan pasukan yang mahukan keupayaan serius pada harga API sederhana berbanding kadar pasaran tertinggi.

Dikenali untuk

Penalaran kuat dan output JSON, boleh dipercayai untuk tugasan data berstruktur.
Merangkumi 80+ bahasa pengaturcaraan termasuk Python, JavaScript, C++ dan Bash.
Sokongan berbilang bahasa luas: Arab, Cina, Jepun, Korea dan bahasa Eropah utama.
Tetingkap konteks 128k untuk mengingati butiran merentasi dokumen panjang.
Proprietari tetapi berat tersedia, berada di antara tertutup sepenuhnya dan terbuka sepenuhnya.

Berhati-hati dengan

Berat tersedia bukan berat terbuka: semak lesen sebelum sebarang penggunaan komersial atau derivatif.
Pada $6.00 setiap sejuta token output, kos meningkat dengan cepat pada beban kerja berjumlah tinggi atau verbose.
Tidak boleh dijalankan secara tempatan dalam erti biasa; ketersediaan berat tidak bermakna ada muat turun Hugging Face.

Terbaik untuk

Arahan untuk cuba

Ringkasan dokumen berbilang bahasa

Berikut adalah kontrak panjang dalam bahasa Perancis. Ringkaskan kewajipan utama setiap pihak, terma pembayaran, dan mana-mana klausa penamatan. Kembalikan jawapan anda dalam bahasa Inggeris sebagai senarai berstruktur. [tampal teks dokumen]

Ekstraksi JSON ketat

Ekstrak semua nama produk, SKU, harga unit dan kuantiti stok dari teks di bawah. Kembalikan tatasusunan JSON sah di mana setiap objek mempunyai kunci: product_name, sku, unit_price, stock. Jangan sertakan sebarang teks di luar JSON. [tampal teks inventori]

Debug dan terangkan kod

Berikut adalah fungsi Python yang sepatutnya menggabungkan dua senarai tersusun menjadi satu senarai tersusun, tetapi menghasilkan output salah untuk beberapa input. Cari pepijat, terangkan mengapa ia menyebabkan kegagalan, dan kembalikan versi yang diperbetulkan dengan komen ringkas tentang pembaikan. def merge_sorted(a, b): result = [] i = j = 0 while i < len(a) and j < len(b): if a[i] < b[j]: result.append(a[i]) i += 1 else: result.append(b[j]) return result + a[i:] + b[j:]

Bandingkan dengan

Mistral Small 4
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
Mistral Nemo Instruct 2407
Model berat terbuka
konteks 131,072 token · Input $0.02/M, output $0.03/M
Mistral Nemo
Model berat terbuka
konteks 131,072 token · Input $0.03/M, output $0.03/M
Mistral Large 4
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · Input $0.68/M, output $2.09/M

Lebih banyak model teks dari mistralai

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Mistral Large secara tempatan?: Mistral AI menggambarkannya sebagai berat tersedia dan bukan sepenuhnya terbuka, dan tiada repositori Hugging Face disenaraikan; anda harus menyemak saluran Mistral sendiri untuk terma muat turun sebelum menganggap penggunaan tempatan mudah.
Berapa kos Mistral Large dan berapa tetingkap konteksnya?: Harga adalah $2.00 setiap sejuta token input dan $6.00 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 128,000 token.
Bagaimana Mistral Large berbeza daripada model Mistral yang lebih kecil?: Mistral Large adalah model utama Mistral AI, diletakkan di atas model ringan mereka dari segi kedalaman penalaran, keluasan berbilang bahasa dan keupayaan pengaturcaraan, dengan harga per token yang lebih tinggi.

Keputusan Kapten
Model serba boleh yang mampu pada harga berpatutan, paling kuat apabila anda memerlukan capaian berbilang bahasa, kod mantap dan output berstruktur dalam satu model.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh 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 dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Mistral Large ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm mistralai pengaturcaraan penalaran banyak bahasa konteks panjang sembang

Layari mengikut keluarga model

Model Text / LLM

434