LLM Perks

Mixtral 8x7b

Gratuit actuellement Taille moyenne
Poids ouverts

Mixtral 8x7b est un modèle de langage avec 46.7B paramètres de Mistral AI. Il est actuellement gratuit chez 1 fournisseur avec jusqu'à 33K tokens de contexte. Ses poids sont ouverts : il peut donc aussi s'exécuter en local.

Développeur
Mistral AI
Paramètres
46.7B / 12.9B actifs
Contexte
33K tokens
Type
Texte
Licence
Poids ouverts

Où utiliser Mixtral 8x7b gratuitement

Chaque ligne est un endpoint gratuit distinct avec ses propres limites.

FournisseurContexteLimiteCarte
Together AI
mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-FP8-Lora
33K Fair use (depends on server load) — Ouvrir

Démarrage rapide

curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TOGETHER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-FP8-Lora",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Exemple pour Together AI. Tout client compatible OpenAI fonctionne : Cursor, Cline, OpenCode, Open WebUI.

Benchmarks

Intelligence Index
5.1
GPQA Diamond
29.2%
Humanity's Last Exam
4.7%

Source : Artificial Analysis · Mixtral 8x7B Instruct

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FAQ

Mixtral 8x7b est-il gratuit ?

Oui. Au 26 septembre 2026, Mixtral 8x7b est gratuit chez Together AI. Chaque fournisseur a ses propres limites — voir le tableau ci-dessus.

Quelle est la fenêtre de contexte de Mixtral 8x7b ?

Le plus grand contexte parmi les routes gratuites est de 32 768 tokens. Certains fournisseurs le plafonnent plus bas.

Comment appeler Mixtral 8x7b via API ?

Utilisez n'importe quel client compatible OpenAI avec la base URL https://api.together.xyz/v1, l'ID de modèle mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-FP8-Lora et une clé Together AI.

Que vaut Mixtral 8x7b ?

Artificial Analysis Intelligence Index : 5.1, GPQA Diamond: 29%. À titre de comparaison, le meilleur modèle gratuit du catalogue actuellement est GLM 5.3.

Mixtral 8x7b est-il open-weight ?

Oui, les poids sont publiés — vous pouvez le télécharger et l'exécuter en local, par exemple avec Ollama ou LM Studio.