Jamba 1.5 Large vs Mistral Large 2：基准对比
详细对比 Jamba 1.5 Large 与 Mistral Large 2 的基准表现、定价、上下文窗口与合规性。
核心规格对比
| 规格 | Jamba 1.5 Large | Mistral Large 2 |
|---|---|---|
| 厂商 | other | mistral |
| 版本 | jamba-1-5-large | large-2 |
| 发布日期 | 2024-08-07 | 2024-07-24 |
| 上下文窗口 | 256000 tokens | 128000 tokens |
| 输入模态 | text | text |
| 输出模态 | text | text |
| 许可 | Jamba Open Model License | Mistral Research License |
| SOC2 | ✗ | ✓ |
| HIPAA | ✗ | ✗ |
| GDPR | ✗ | ✓ |
| ISO 27001 | ✗ | ✓ |
基准测试结果
| 基准 | Jamba 1.5 Large | Mistral Large 2 | 胜出 |
|---|---|---|---|
| ARC | 93.8 | — | Jamba 1.5 Large |
| BBH | 82.8 | 81 | Jamba 1.5 Large |
| GPQA | 50.8 | — | Jamba 1.5 Large |
| GSM8K | 83.5 | 93 | Mistral Large 2 |
| HUMANEVAL | 73.7 | 92 | Mistral Large 2 |
| IFEVAL | 70.8 | — | Jamba 1.5 Large |
| MATH | 60 | 71 | Mistral Large 2 |
| MMLU | 84.3 | 84 | Jamba 1.5 Large |
| MUSR | 51.1 | — | Jamba 1.5 Large |
| WINOGRANDE | 84.3 | — | Jamba 1.5 Large |
定价对比
| 项目 (每百万Token) | Jamba 1.5 Large | Mistral Large 2 |
|---|---|---|
| 输入 | $2 | $2 |
| 输出 | $8 | $6 |
| 缓存读 | $0 | $0 |
| 缓存写 | $0 | $0 |
Jamba 1.5 Large 对比 Mistral Large 2
模型概述
Jamba 1.5 Large 与 Mistral Large 2 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。
核心规格对比
| 厂商 | 发布日期 | 上下文窗口 | 许可证 |
|---|---|---|---|
| Other / Mistral | 2024-08-07 / 2024-07-24 | 256K / 128K | Jamba Open Model License / Mistral Research License |
基准测试表现
| 基准 | Jamba 1.5 Large | Mistral Large 2 | 胜出 |
|---|---|---|---|
| ARC | 93.8 | — | A |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 82.8 | 81.0 | A |
| GPQA | 50.8 | — | A |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 83.5 | 93.0 | B |
| HumanEval | 73.7 | 92.0 | B |
| IFEval | 70.8 | — | A |
| MATH | 60.0 | 71.0 | B |
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 84.3 | 84.0 | Tie |
| MUSR | 51.1 | — | A |
| WinoGrande | 84.3 | — | A |
定价对比
| 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|
| — / — | — / — | — / — | — / — |
每百万 token — A / B
优势 & 劣势
Jamba 1.5 Large
- ✅ MMLU 得分 84.3，知识推理能力强。
- ✅ 上下文窗口 256K，支持长文本。
- ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
Mistral Large 2
- ✅ MMLU 得分 84.0，知识推理能力强。
- ✅ HumanEval 92.0，代码生成能力出色。
- ✅ GSM8K 93.0，数学推理稳健。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
编辑点评
Jamba 1.5 Large 与 Mistral Large 2 各有侧重。建议根据具体场景（代码、长文本、视觉等）选择，参考上方基准与定价表。
常见问题
哪个模型在代码任务上更优？
参考 HumanEval 基准得分表，得分更高者更适合代码任务。
哪个模型价格更低？
参考上方的定价对比表，输入/输出价格更低者更具成本优势。
上下文窗口哪个更长？
参考核心规格对比表，上下文窗口更大的模型适合长文档处理。
参考文献
编辑点评
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