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Mistral Large 2407
Mistral AI
- Veröffentlicht
- 24. Juli 2024
- Datenstand
- 28. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Eingabe
- Text, PDF
- Ausgabe
- Text
Mistral Large 2407 bezeichnet den im Juli 2024 veröffentlichten Large-Checkpoint von Mistral AI. Die Modellgröße beträgt 123 Milliarden Parameter; der erfasste Zugang bietet 131.072 Kontext-Token. Die Gewichte stehen unter der Mistral Research License.
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 58
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 1 | 0 | 1 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 31.632653061224502
- Bewertung
- 31.632653061224502
- Messgröße
- IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA test set: 294 questions
- Kategorie
- general
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: Mistral Large 2 (Jul '24) (Release mistral-large-2407, Zeile mistral-large-2407, UUID 1b05e346-e86a-4a20-8feb-7da8c65a99aa, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1b05e346-e86a-4a20-8feb-7da8c65a99aa/mistral-large-2407/mistral-large-2407. Name des Quellmodells: Mistral Large 2407. Anbieter laut Quelle: Mistral. Modellstand: Mistral Large 2 (Jul '24). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none. Angezeigter Wert: 31,6 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:non-reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: Mistral Large 2 (Jul '24) (Release mistral-large-2407, Zeile mistral-large-2407, UUID 1b05e346-e86a-4a20-8feb-7da8c65a99aa, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none
- Einordnung
- Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.
BigCodeBench Hard (Complete) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 29.7
- Bewertung
- 29.7
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Hard / Complete
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 148
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=Mistral-Large-Instruct-2407; Datensatzteilmenge=Hard; Promptvariante=Complete; Modelllink=https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407; prompted=True; prefill=False; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-07-24. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=148.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
BigCodeBench Hard (Instruct) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 22.3
- Bewertung
- 22.3
- Messgröße
- calibrated Pass@1 (greedy decoding)
- Einheit
- %
- Kategorie
- Hard / Instruct
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 148
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- BigCodeBench official leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakte Leaderboard-Modellzeile=Mistral-Large-Instruct-2407; Datensatzteilmenge=Hard; Promptvariante=Instruct; Modelllink=https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407; prompted=True; prefill=False; Modelldatum-Feld der Quelle=2024-07-24. Das offizielle Leaderboard nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding. Auswertungsdatum und weitere Generierungseinstellungen je Modell fehlen. Datensatzaufgaben=148.
- Einordnung
- Das Datumsfeld im Leaderboard-JSON ist als Modelldatum gespeichert, nicht als Auswertungsdatum. Die Seite nennt kalibriertes Pass@1 mit Greedy-Decoding, aber kein Auswertungsdatum und nicht alle modellbezogenen Generierungsparameter. Complete und Instruct sowie Full und Hard sind getrennte Konfigurationen.
Beliebtheit
44,4 / 100