Pixtral Large 2411

G-Score: н/д

От Mistral

Open Source

FAMMistral

CTX131K

PARНе раскрыто

Релиз: 2024-11-19

ProGeneralMultimodalOpen WeightsImage Input

Официальный сайт Создать обсуждение Сравнить

Краткое описание

Pixtral Large — это открытая мультимодальная модель с параметром 124B, созданная на основе [Mistral Large 2](/mistralai/mistral-large-2411). Модель способна понимать документы, диаграммы и естественные изображения. Модель...

G-Score и профиль

G-Score: н/д

Pixtral Large 2411 сильнее всего выглядит в категории «зрение». Профиль рассчитан по процентилям LiveBench, Artificial Analysis и LMArena; пропуски не считаются нулём.

Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.

Уверенность данных

средняя

Покрытие

1 тест · 1 направление

Происхождение

lmarenaVision

G‑Зрение6/100

1 тест · уверенность: средняя

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.

Бенчмарк	Результат	Место	Доказательство
Arena Elo (LMSYS)	1502	н/д	Источник не указан
MMLU (Общие знания)	89.3%	н/д	Источник не указан
HumanEval (Кодинг)	87.1%	н/д	Источник не указан
MATH (Математика)	92.7%	н/д	Источник не указан
GPQA (Экспертные знания)	66.3%	н/д	Источник не указан
SWE-bench (Разработка)	54.7%	н/д	Источник не указан

Подробный обзор модели

Обзор Pixtral Large: Визуальный флагман от Mistral (2026)

Pixtral Large — это мультимодальный гигант от компании Mistral AI, построенный на базе мощной языковой модели Mistral Large 2. Выпущенная в конце 2024 года, модель остается одним из самых сильных открытых решений для анализа визуального контента и документов.

Ключевые возможности

1. 124 миллиарда параметров для зрения

Pixtral Large использует огромный объем параметров для понимания визуальной информации. Это позволяет модели не просто описывать картинки, а глубоко понимать контекст, считывать мелкий текст на документах и анализировать сложные инженерные чертежи.

2. Мультимодальный контекст 131K

Модель поддерживает длинный контекст, что позволяет загружать в неё целые PDF-файлы с сотнями страниц, содержащие как текст, так и графики. Pixtral Large способна соотносить информацию из разных частей документа и находить ответы на сложные вопросы.

3. Открытость и гибкость

Как и другие модели Mistral, Pixtral Large доступна для локального развертывания. Это критически важно для компаний, работающих с конфиденциальными документами, которые нельзя передавать в облачные сервисы.

Бенчмарки (Состояние на май 2026)

Бенчмарк	Результат Pixtral Large	Описание
Arena Elo	1502	Высокий общий интеллект
MMMU	65.1%	Экспертное понимание мультимодальных задач
MathVista	70.4%	Математика с визуальной опорой
MMLU	89.3%	Широкие общие знания
HumanEval	87.1%	Качественная генерация кода

Сценарии использования

Автоматизация документооборота: Сканирование и анализ сложных форм, счетов и юридических договоров с таблицами и печатями.
Техническая поддержка: Анализ фотографий неисправностей оборудования и сопоставление их со схемами из руководств.
Финансовая аналитика: Быстрый парсинг годовых отчетов, графиков котировок и таблиц данных.

Ценообразование

Pixtral Large доступна через API по цене $2.00 за 1M входных токенов и $6.00 за 1M выходных токенов. Учитывая её мультимодальную мощь, это одно из самых выгодных предложений для профессионального анализа документов.

Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

Стоимость API

$2.00 / $6.00 за 1M токенов

Рассчитать сценарий →

Профиль модели

Бенчмарки

Arena Elo (LMSYS)1502

MMLU (Общие знания)89.3%

HumanEval (Кодинг)87.1%

MATH (Математика)92.7%

GPQA (Экспертные знания)66.3%

SWE-bench (Разработка)54.7%

История семейства

Линейка Mistral

Последовательность собрана по датам релиза моделей Mistral в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.

Логотип Mistral, разработчика Mistral Nemo

2024-07-19

2024-11-19