Штруцель
Сообщество
Статьи
Новости
Свежие релизы и обновления
Статьи
Аналитика и разборы
Гайды
Пошаговые инструкции
Обзоры
Сравнения и тесты
Туториалы
Практические уроки
Модели
Текстовые
GPT, Claude, Gemini и другие
Изображения
Midjourney, DALL-E, FLUX
Код
Copilot, Cursor, Windsurf
Видео
Sora, Runway, Kling
Музыка
Suno, Udio
Инструменты
Генератор промптов
Для ChatGPT, Claude, Midjourney
Переводчик ошибок
Объяснение на русском
Рерайтер текста
Перефразирование с ИИ
GPT-чат
Бесплатно, без VPN
Промпт-Баттл
Два ИИ спорят
SEO-аудит
Проверка сайта
Хабы
Claude Code
IDE-агент Anthropic
ChatGPT
OpenAI GPT-5
Midjourney
Генерация картинок
Cursor
AI-IDE
Gemini
Google AI
Все хабы
16 брендов ИИ
Рейтинги
Бесплатные
ИИ с бесплатным доступом
Бюджетные
Самые дешёвые по $/1M
Работают в РФ
Без VPN и иностранной карты
Для кода
По SWE-Bench и HumanEval
Для картинок
Midjourney, FLUX, DALL-E
Для видео
Sora, Veo, Kling, Runway
Для музыки
Suno, Udio, MusicGen
Для голоса
ElevenLabs, Whisper
Все рейтинги
15 подборок по задачам
Аналитика
Сравнение моделей
Бенчмарки, цены, вердикт
Хронология моделей
Таймлайн и граф релизов
Shtruzel
Сообщество
Новости
Статьи
Модели
Инструменты
Рейтинги
Аналитика
Сервисы
Хабы16
Claude CodeChatGPTCursorMidjourneyElevenLabsGeminiGitHub CopilotWindsurfPerplexityGrokYandexGPTGigaChatStable DiffusionFLUXDeepSeekKling
Тёмная тема
ShtruzelShtruzel

Каталог, рейтинги и обзоры нейросетей. Бенчмарки, цены, возможности 70+ AI-моделей.

info@shtruzel.ruTelegram-канал

Каталог

  • Для текста
  • Для картинок
  • Для видео
  • Для музыки
  • Для голоса
  • Для кода
  • Все модели
  • Хабы брендов

Рейтинги

  • Бесплатные
  • Самые дешёвые
  • Работают в РФ
  • Для программистов
  • Для рассуждений
  • Длинный контекст
  • Все рейтинги →

Контент

  • Статьи и гайды
  • Сообщество
  • Сравнения моделей
  • Хронология моделей
  • Словарь ИИ
  • Инструменты
  • GPT-чат

О проекте

  • О проекте
  • Редакция
  • Правила сайта
  • Политика конфиденциальности
  • Cookies

© 2026 Shtruzel — Все права защищены

Сделано с ♥ для всех, кто интересуется ИИ

Защита от ботов — SmartCaptcha от Yandex Cloud

ГлавнаяСообщество
Каталог моделей
💬 Текст💻 Код API Open Source

Mixtral 8x22B

Mistral AIДата выхода: 17 апр 2024Контекст: 64K Сайт

Мощная открытая модель-смесь экспертов (MoE) от Mistral AI с 141 млрд параметров. Флагман открытого источника с контекстом 64K и сильными показателями в коде и рассуждениях.

—

Тарифы

Бесплатно
Бесплатно
  • false
input
$—
  • $0.90 за 1M токенов
output
$—
  • $0.90 за 1M токенов
selfHosted
$—
  • бесплатно при самостоятельном развёртывании

Плюсы и минусы

Плюсы

  • Открытый исходный код — можно развернуть на собственных серверах
  • 141 млрд параметров при активации только 39 млрд — высокая эффективность
  • Контекстное окно 64K токенов — обработка длинных документов
  • Лидирующие показатели на бенчмарках среди открытых моделей
  • Поддержка 5 языков: английский, французский, немецкий, испанский, итальянский

Минусы

  • Требует значительных ресурсов для самостоятельного развёртывания (2x A100)
  • Качество работы с русским языком ниже, чем у специализированных моделей
  • Уступает Claude Opus и GPT-4o в сложных аналитических задачах

Подробный обзор

Вопросы и ответы

Чем архитектура MoE отличается от обычного трансформера?+
В обычных трансформерах все параметры активируются для каждого токена. В архитектуре MoE модель разделена на несколько экспертных блоков, и маршрутизатор выбирает только 2–4 из них для каждого токена. Это позволяет иметь большое число параметров, активируя лишь часть при каждом вычислении.
Какое железо нужно для запуска Mixtral 8x22B?+
Для работы с Mixtral 8x22B в формате float16 требуется примерно 280 ГБ видеопамяти — например, 4x NVIDIA A100 80GB. С квантизацией до 4-bit требования снижаются до 60–80 ГБ, что позволяет запустить модель на 2x A100 40GB или 4x RTX 4090.
Можно ли использовать Mixtral 8x22B бесплатно?+
Да, поскольку модель открытая (Apache 2.0), её можно скачать с Hugging Face и запустить бесплатно на собственном оборудовании. Через API Mistral AI тарификация составляет $0.90 за 1M токенов как для входящих, так и для исходящих токенов.

Похожие модели

Текст

Yi-Lightning

01.AI

Высокоскоростная языковая модель от 01.AI с оптимизированным инференсом и контекстным окном 16K токенов. Одна из самых быстрых и дешёвых моделей в классе.

Бесплатно
Код

Cursor Agent

Cursor

Автономный ИИ-агент для разработки, встроенный в Cursor IDE. Выполняет многоэтапные задачи: от написания кода до запуска тестов и исправления ошибок. Поддерживает Claude, GPT и другие модели.

Бесплатно
Код

Windsurf

Cognition AI

AI-среда разработки на базе VS Code. Cascade — агентный AI для многошаговых задач. Собственные модели SWE-1/SWE-1.5. Безлимитное автодополнение на всех тарифах. Совместимость с расширениями VS Code. Claude, GPT-4o и другие модели.

Бесплатно
Код

DeepSeek Coder V2

DeepSeek

Открытая модель-кодировщик от DeepSeek с архитектурой MoE на 236 млрд параметров (активны 21B), поддержка 128K контекста и 338 языков программирования.

Бесплатно
Текст

GLM-5.1

Zhipu AI

Флагманская агентная модель для кодинга. 744B параметров MoE, 40B активных. Обучена на чипах Huawei Ascend 910B. Лидер SWE-Bench Pro (58.4%). Поддерживает 600+ итераций без деградации. MIT лицензия. Максимальный output 128K токенов.

$0.95/1M input

Используете Mixtral 8x22B?

Поделитесь опытом в нашем сообществе

Написать пост
Mixtral 8x22B — флагманская открытая языковая модель компании Mistral AI, построенная на архитектуре Mixture of Experts (MoE). Модель содержит 141 миллиард параметров, однако при каждом запросе активируются только около 39 миллиардов, что обеспечивает высокую скорость работы при сохранении выдающегося качества ответов.
Архитектура MoE (смесь экспертов) позволяет направлять каждый токен к наиболее подходящему эксперту внутри модели. Разные части модели специализируются на разных задачах — код, математика, языки, фактические знания — что обеспечивает высокое качество по широкому спектру задач при экономии вычислительных ресурсов.
На публичных бенчмарках Mixtral 8x22B уверенно конкурирует с GPT-3.5 Turbo и превосходит большинство других открытых моделей. На MMLU модель набирает около 77.8%, на HumanEval — 75.8%, что ставит её в один ряд с ведущими коммерческими решениями предыдущего поколения.
Расширенное контекстное окно в 64K токенов открывает возможности для анализа целых кодовых репозиториев, обработки длинных юридических документов, научных статей или книг целиком. Это делает модель особенно ценной для задач RAG и работы с большими документами.
Модель распространяется под лицензией Apache 2.0, что позволяет использовать её коммерчески без ограничений. Веса доступны на Hugging Face, а для развёртывания требуется сервер с минимум двумя видеокартами NVIDIA A100 80GB или эквивалентными ускорителями.