mistralai
Mistral Large
mistralai/mistral-large
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Mistral Large 2 (servido como mistralai/mistral-large, versión mistral-large-2407) es el modelo de propósito general de Mistral AI con 123 mil millones de parámetros, una ventana de contexto de 128k, entradas de texto y archivos, y salida de texto. Mistral lo orienta a razonamiento, generación de código, JSON y chat multilingüe, con llamadas a funciones paralelas y secuenciales. El proveedor indica que está deprecado y reemplazado por un modelo multimodal más reciente; los pesos se ofrecen bajo licencia de investigación y el uso comercial exige una licencia aparte. La evidencia aquí proviene solo del catálogo y del proveedor.[1][2]
Puntos fuertes
- El proveedor reporta fortalezas en razonamiento, código en más de 80 lenguajes de programación y salida JSON; la API expone salidas estructuradas y uso de herramientas.[1][2]
- Ventana de contexto de 128k y entrenamiento multilingüe que cubre docenas de idiomas, incluidos español, portugués e hindi.[1][2]
- Con 123 mil millones de parámetros, está diseñado para inferencia en un solo nodo con alto rendimiento, según Mistral.[2]
Limitaciones
- Mistral indica que el modelo está deprecado, ya no se mantiene y fue reemplazado por un modelo multimodal más reciente.[2]
- Los pesos están bajo la Mistral Research License para investigación y uso no comercial; el autodespliegue comercial requiere una licencia comercial aparte.[2]
- La evidencia se limita al catálogo de OpenRouter y al anuncio del propio Mistral; no había ficha independiente ni evaluaciones de terceros en este paquete, así que valide en su carga de trabajo.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Vale la pena evaluarlo para análisis de documentos largos y aplicaciones empresariales multilingües, dado el contexto de 128k y la cobertura de idiomas reportada.[1][2]
- Candidato para flujos agénticos que requieran llamadas a funciones paralelas o secuenciales y salida JSON estructurada.[1][2]
- Posible opción para generación de código en los más de 80 lenguajes listados por el proveedor, sujeto a pruebas.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Mistral LargeFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Mistral LargeFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
This is Mistral AI's flagship model, Mistral Large 2 (version `mistral-large-2407`). It's a proprietary weights-available model and excels at reasoning, code, JSON, chat, and more. Read the launch announcement [here](https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/)....
Especificaciones
- ID del modelo
- mistralai/mistral-large
- Creador
- mistralai
- Añadido a OpenRouter
- 26.02.2024
- Longitud de contexto
- 128,000
- Modalidad
- text+file->text
- Modalidades de entrada
- text, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / salida $6
- Corte de conocimiento
- 30.11.2024
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mistral | 128,000 | $2 | $6 | — | — | 100% |
| Mistral | 128,000 | $2.2 | $6.6 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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