Mistral AISprachmodell
Pixtral Large (latest)
Für Pixtral Large (latest) gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
BeliebtheitPlatz 689 von 785
22von 100-1 zum Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
Pixtral Large (latest) ist der große multimodale Pixtral-Checkpoint mit einem 123B-Decoder und einem etwa 1B großen Vision-Encoder. Er verarbeitet Text und Bilder mit 128.000 Token Kontext und laut Mistral mindestens 30 hochauflösende Bilder pro Kontext. Dokumente, Diagramme und komplexe Bildfragen stehen im Mittelpunkt.
Mistral stellte Pixtral Large als multimodale Ausbaustufe von Mistral Large 2.1 vor. Die Mistral-Research-Lizenz deckt Forschung ab; die aktuelle Übersicht führt den rollierenden Alias als veraltet.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 20 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 2
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
TurtleAI DSReal (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 10.78
- Bewertung
- 10.78
- Messgröße
- Symbolic success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 102
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DSReal (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.76
- Bewertung
- 11.76
- Messgröße
- Embedding success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 102
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DSCraft (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 13.73
- Bewertung
- 13.73
- Messgröße
- Symbolic success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 102
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DSCraft (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 15.69
- Bewertung
- 15.69
- Messgröße
- Embedding success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 102
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DSSyn (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 4.68
- Bewertung
- 4.68
- Messgröße
- Symbolic success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 619
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DSSyn (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 3.88
- Bewertung
- 3.88
- Messgröße
- Embedding success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 619
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DS combined (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 6.56
- Bewertung
- 6.56
- Messgröße
- Symbolic success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 823
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DS combined (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 6.32
- Bewertung
- 6.32
- Messgröße
- Embedding success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 1; greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 823
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DSReal, chain-of-thought prompt (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.76
- Bewertung
- 11.76
- Messgröße
- symbolic success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 5; CoT prompt, greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 102
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
TurtleAI DS combined, chain-of-thought prompt (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 4.74
- Bewertung
- 4.74
- Messgröße
- symbolic success
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- TurtleAI, Findings of ACL 2026 Table 5; CoT prompt, greedy decoding
- Kategorie
- visual-programming
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 823
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- TurtleAI paper, Findings of ACL 2026
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakter Hugging-Face-Checkpoint mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411, mit offiziellem API-Alias pixtral-large-2411 abgeglichen. TurtleAI prüft visuelle Programmierung: Aufgabenbild eingeben, Python-Turtle-Code erzeugen und die Ausgabe mit der Referenz vergleichen. Hauptergebnisse nutzen Greedy-Decoding; der CoT-Eintrag aus Tabelle 5 ist eine getrennte Prompt-Bedingung. Datensatz-N: DSReal 102, DSCraft 102, DSSyn 619, kombinierter DS 823.
- Einordnung
- Konfidenzintervalle sind nicht veröffentlicht. Hauptergebnisse aus Tabelle 1, die Werte ohne CoT aus Tabelle 5 wiederholen, bleiben nur einmal erhalten. Die gesonderten CoT-Ergebnisse aus Tabelle 5 bleiben getrennt.
HumanEval-V visual coding, pass@1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.1
- Bewertung
- 11.1
- Messgröße
- pass@1
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- HumanEval-V, 2024-11-20 official result
- Kategorie
- vision-coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 108
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- HumanEval-V official benchmark repository, README at commit 05d4b520fe41807e2d1b10355c2be77feb6eb08c
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakter Checkpoint: Pixtral-Large-Instruct-2411. Die Mitteilung der Benchmark-Autoren vom 20. November 2024 nennt pass@1 mit 11,1. Das allgemeine Protokoll des Repositorys verwendet für pass@1 Greedy-Decoding. Der Wert misst den historischen Checkpoint und sagt nicht aus, auf welchen Checkpoint das aktuelle API-Ziel pixtral-large-latest verweist.
- Einordnung
- Der Datensatz enthält 108 Aufgaben. Das Repository nennt für diese Modellmeldung weder ein Konfidenzintervall noch modellbezogene Hardware-, Seed- oder Decodierdetails über die allgemeine pass@1-Regel hinaus. Der Wert ist nicht auf einen heutigen API-Alias übertragbar.
HumanEval-V visual coding, pass@10 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 26.9
- Bewertung
- 26.9
- Messgröße
- pass@10
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- HumanEval-V, 2024-11-20 official result
- Kategorie
- vision-coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 108
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- HumanEval-V official benchmark repository, README at commit 05d4b520fe41807e2d1b10355c2be77feb6eb08c
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Exakter Checkpoint: Pixtral-Large-Instruct-2411. Die Mitteilung der Benchmark-Autoren vom 20. November 2024 nennt pass@10 mit 26,9. Das allgemeine Protokoll des Repositorys erzeugt für pass@10 20 Antworten bei Temperatur 0,8 und top-p 0,95. Der Wert misst den historischen Checkpoint und sagt nicht aus, auf welchen Checkpoint das aktuelle API-Ziel pixtral-large-latest verweist.
- Einordnung
- Der Datensatz enthält 108 Aufgaben. Die 20 Generierungen pro Aufgabe sind keine 20 unabhängigen Testaufgaben. Das Repository nennt weder ein Konfidenzintervall noch modellbezogene Hardware- oder Seed-Details. Der Wert ist nicht auf einen heutigen API-Alias übertragbar.
Seite 1 von 2
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026
Pixtral Large (latest)MiniMax M2.5 22Grok 4.3 22InternLM2-Chat-20B 22Command A Reasoning 21
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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- Mistral Medium 3.5Mistral AI · gleicher Anbieter
- Magistral SmallMistral AI · gleicher Anbieter
- Devstral SmallMistral AI · gleicher Anbieter
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Häufige Fragen zu Pixtral Large (latest)
Bis wann reicht das Wissen von Pixtral Large (latest)?
Bis November 2024, laut Mistral AI. Das ist der Monat der Veröffentlichung.
Angabe von Mistral AI
Nov.WissensstandNovember 2024Veröffentlicht01.11.2024
Wie groß ist das Kontextfenster von Pixtral Large (latest)?
128.000 Token. So viel Text liest Pixtral Large (latest) auf einmal, das sind rund 190 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
GLM-5.1200 Tsd.
DeepSeek-V3 0324164 Tsd.
GLM-4.5131 Tsd.
GPT OSS 120B131 Tsd.
Pixtral Large (latest)Platz 98 von 103128 Tsd.
DeepSeek-V3.2128 Tsd.
DeepSeek-R1128 Tsd.
Kann ich Pixtral Large (latest) lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen. Mit 124 Mrd. Parametern braucht es aber sehr viel Speicher, eher einen Server als einen Laptop.
Angaben von Mistral AI
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- Mistral Research License
- Parameter
- 124 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 15 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 6 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Ungeklärt | current-api-alias Hinweis Der Veröffentlichungsbericht belegt die historische Zuordnung des Alias zum 2411-Checkpoint. Nachdem der Herausgeber das Modell als veraltet gekennzeichnet hat, wird keine aktuelle Alias-Zielversion behauptet. |
| Nicht veröffentlicht | benchmark-configuration Hinweis Die Modellkarte nennt Benchmarknamen und Metrikbezeichnungen, lässt aber Laufdaten, Eingabeaufforderungen, Stichprobengrößen und Dekodierungseinstellungen offen. |
| Nicht veröffentlicht | confidence-intervals Originalwortlaut TurtleAI result tables do not publish model-level confidence intervals. |
| Weitere Quelle | Hugging Face (abgerufen 15. Oktober 2026) · Pixtral Large model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | TurtleAI paper, Findings of ACL 2026 (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | HumanEval-V official benchmark repository, README at commit 05d4b520fe41807e2d1b10355c2be77feb6eb08c (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | BenchLeader, Pixtral Large model page and Index methodology (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Pixtral Large announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Mistral model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |