İçeriğe geç
Çalıştığı yer:FranceYapıldığı yer:France
OVH AI Endpoints (GRA)

Mistral-Nemo-Instruct-2407

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme73 runs
9172213531984261505-2806-15ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Çeşitli görev kategorilerinde yargıç modelin puanlarından elde edilen değerlendirme sonuçları. Puanlar tutarlılık, doğruluk ve talimat takibini yansıtır.

100
Kod üretimi
93
Çok dilli
75
Akıl yürütme
Bölüm 03

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — Mistral-Nemo-Instruct-2407
$0.1300 1M giriş token başına
$0.1300 1M çıkış token başına
≈ $0.0001 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.1300
1M çıkış token başına$0.1300

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.1300

input / 1M

— stable

$0.1300

output / 1M

— stable

2026-06-142026-06-142026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)1709 / avg 1509
2157426

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

ownedBy: mistralai
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-585/100 · 7 runs
5 correct1 partial1 wrong71% accuracy
2026-06-14

Mistral-Nemo maintains steady baseline with no performance variation

Mistral-Nemo-Instruct-2407 continues to deliver consistent performance across this benchmark window with no measurable changes from the previous period. The model maintains its established baseline characteristics without regression or improvement in any tracked metrics. This stability indicates reliable model serving infrastructure from OVH AI Endpoints in their GRA region, with consistent response patterns and quality outputs. Users can expect the same mid-tier performance levels that were observed during the initial benchmark establishment. The lack of variation suggests no underlying model updates, infrastructure changes, or optimization adjustments have been deployed during this period. For production workloads requiring predictable behavior, this consistency provides operational confidence. However, users seeking performance improvements or enhanced capabilities will need to look at model updates in future releases or consider alternative offerings. The stable serving pattern makes capacity planning and resource allocation straightforward for applications built on this endpoint.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Performance remains stable No quality regressions detected No performance improvements observed
Son otomatik test
15 Haz 2026 · 08:00 UTC · Hız testi
P50 gecikme
117 ms
P95 gecikme
191 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·15 Haziran 2026