Mixtral 8x22B Instruct
MODEL PROFILE模型资料Mistral · 2024-04-17 发布
无公开托管渠道
返回厂商
Mixtral 8x22B Instruct 是 Mistral 于 2024 年 4 月 17 日发布的稀疏混合专家指令模型，面向需要通用指令跟随、多语言生成与成本可控推理的团队，适合作为中等复杂度任务的生成底座，而非追求前沿推理跑分的旗舰选择。
模型介绍
Mixtral 8x22B Instruct 属于 Mistral 的 Mixtral 混合专家系列，发布于 2024 年 4 月 17 日。它要解决的核心问题是在推理成本与模型容量之间取平衡：稀疏 MoE 结构让每个 token 只经过部分专家计算，从而在吞吐和效果之间形成折中。第三方 Artificial Analysis 口径下，其综合智能指数为 5.7，GPQA 为 33.2%，HLE 为 4.0%，说明它更偏向通用指令跟随与内容生成，而不是高难科学推理。官方价格未公开，平台接入信息为空，选型时需要自行确认授权与部署成本。整体看，它适合作为私有化或自有推理环境中的中量级指令模型备选，用于对话、摘要、改写和多语言生成等任务；若业务需要前沿推理能力，应优先评估同厂更高 AA 指数的型号。
选型建议需要通用指令跟随、多语言生成且关注推理成本的团队可以选它；追求前沿推理与高难科学问答表现时，应优先考虑同厂 AA 指数更高的型号。
关键指标
适用场景
- 部署私有化指令跟随模型，处理内部问答、知识库摘要与文档整理
- 生成多语言营销文案、产品说明与邮件初稿，并进行改写和润色
- 搭建客服对话机器人，处理常见问题解答与工单分流
- 对长文档做摘要、信息抽取和格式化整理，辅助人工复核
- 作为中等复杂度 Agent 的生成模块，配合工具调用完成流程任务
暂无：上下文窗口、最大输出、知识截止、开源权重、模型家族、许可证、参数规模、输入模态、输入价、输出价、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 没有任何平台收录，也没有公开报价：可能是自部署权重或尚未开放调用；发布 938 天。
规格与能力
上面没列到的字段采用稀疏混合专家结构，强调在较大参数容量下控制单次推理的激活计算量，属于 Mixtral 系列的典型设计思路。
- 结构基于稀疏 MoE 设计，每个 token 由路由机制分配给部分专家计算，在保留较大容量池的同时降低单次激活开销。
- 能力面向指令跟随与多语言生成优化，适合对话、摘要、改写等通用任务；高难多步推理并非该结构的主要卖点。
- 披露官方未公开完整技术报告细节与参数口径，公开资料较少；部署规格、授权条款与价格需以 Mistral 官方渠道为准。
能力
资料未标注
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mixtral 8x22B Instruct | Mistral | — | 65.5K | $2/M | $6/M |
| Mixtral 8x7B Instruct v0.1 | Mistral | — | 32K | $0.488/M | $0.758/M |
| Mixtral 8x22B | NanoGPT | — | 65.5K | $2/M | $6/M |
| Mixtral 8x7B Instruct v0.1 (Deep Infra) | Eden AI | — | 32.8K | $0.4/M | $0.4/M |
| Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 | RedHatAI | — | — | — | — |
| Mixtral 8x7B Instruct | Mistral | — | — | $0.45/M | $0.7/M |
性能表现
第三方 Artificial Analysis 口径下综合智能指数 5.7、GPQA 33.2%、HLE 4.0%，整体处于同代模型的中低段，通用生成可用但高难推理有限。
- 强项稀疏激活带来较好的推理经济性，适合吞吐敏感、成本可控的通用指令跟随、多语言生成与内容改写任务。
- 短板GPQA 33.2% 与 HLE 4.0% 表明研究生级科学问答和高难知识推理表现有限，复杂多步推理场景需要谨慎评估。
- 适合客服问答、文档摘要、营销文案初稿等中等复杂度任务；前沿推理任务应选择 AA 指数更高的同厂型号。
跑分与榜单
第三方评测口径这些跑分分别测什么？（2 项口径说明）
| 基准 | 类别 | 说明 | 满分口径 | 前沿水平 | 状态 | 污染风险 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond基准主页 | 知识 | Graduate-level Google-Proof Questions, Diamond subset. 198 expert-validated PhD-hard physics, chemistry, biology questions. | 0-100% accuracy | 96.3% (Artificial Analysis run) | 已饱和 | 低 |
| Humanity's Last Exam基准主页 | 知识 | Joint CAIS/Scale benchmark of expert-validated questions across 100+ disciplines, finalized in April 2025 at 2,500 public questions after bug-bounty and searchable items were replaced, with a private held-out set kept for overfitting checks. CAIS also maintains HLE-Rolling, a fork updated continuously from community feedback, and released a new version of it on 2026-09-17 that swapped some easier questions for harder held-out ones, so rolling snapshots do not compare with each other or with the static set. Vendors report it both with and without tools, and tool setups (search blocklists, fetch restrictions) vary, so check the configuration before comparing. | 0-100% accuracy | 61.4% no tools (Artificial Analysis run; previous best 59.1%, Claude Fable 5.1) | 仍在维护 | 低 |
说明文字来自公开基准注册表；「已饱和」表示前沿模型已接近上限、区分度下降，「污染风险高」表示该基准的题目可能已进入训练数据。
跑分来自第三方公开评测（Artificial Analysis 口径），榜位与用量来自 OpenRouter 公开榜单，只反映静态基准与实际调用份额，与本站的真实性、稳定性检测相互独立。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方价格未公开，同类对比中的价差字段均为 None，当前缺少直接比价锚点，采购前需向官方或云平台单独确认。
- 定位官方价格未公开，暂无平台报价可参考，成本评估应覆盖授权、推理算力与运维，而不能只看单 token 标价。
- 横向对比同厂 Mistral Large 4 输入 $1.36/M、输出 $4.18/M、AA 38.4；Mistral Small 4 输入 $0.15/M、输出 $0.6/M、AA 11.3，可作为能力与价格的参照系。
- 平台差价事实数据中价差均为 None，说明当前没有可比的接入报价；不同云平台的实际上架价格与计费方式需单独询价。
- 省钱若任务以通用生成和指令跟随为主，可优先评估同厂 Small 档位；确需更强推理时再考虑 Large 档位，避免为用不到的能力付费。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | 1.05M | $0.7/M | $2.1/M | 基准 | 154.7 |
| Mistral Medium 3.5 | 262.1K | $1.5/M | $7.5/M | 基准 | 141.6 |
| Mistral Medium 3 | 131.1K | $0.4/M | $2/M | 基准 | 132.8 |
| Mistral Nemo | 131.1K | $0.15/M | $0.15/M | 基准 | 114.1 |
| Mistral Large 4 Preview | — | $0.7/M | $2.1/M | 基准 | 25.3 |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Mixtral 8x22B Instruct 的常见问题
1 条Mixtral 8x22B Instruct 的 API 价格是多少？
当前资料未收录该模型的公开 API 价格：可能是未公开定价，或只提供自部署的开源权重。
使用注意
- 口径AA 数据为第三方口径，综合智能指数 5.7、GPQA 33.2%、HLE 4.0% 仅反映特定评测集，不等同于真实业务效果。
- 边界官方价格未公开、平台接入信息为空，部署成本、上下文规格与授权条款需以官方文档为准；高难推理场景不宜单独依赖。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
