Mistral stellt Billionen-Parameter-Modell Large 4 vor
Mistral AI hat am 6. Oktober 2026 Mistral Large 4 vorgestellt, ein Sprachmodell mit rund einer Billion Parametern, von denen je Token 52 Milliarden rechnen. Es verarbeitet Text und Bilder und ist zunächst als Public Preview über Mistrals API nutzbar. Die Gewichte will Mistral bis Ende Oktober veröffentlichen.
✓ Aussagen gegen die Quellen geprüft · 13. Oktober 2026
Laut Mistral wurde Large 4 von Grund auf auf 3.800 Nvidia-Grace-Blackwell-GPUs in eigenen Rechenzentren in Europa trainiert. Es ist ein MoE (Mixture of Experts)Architektur, bei der je Anfrage nur ein Teil des Modells („Experten“) aktiv wird. So hat das Modell sehr viele Gesamt-Parameter, rechnet aber nur mit wenigen aktiven – das spart Rechenzeit.Mehr im Wissen →-Modell, das schnelle Antworten und einen Thinking / ReasoningModus, in dem ein Modell vor der Antwort sichtbare Zwischenschritte „durchdenkt“. Das hebt die Qualität bei schweren Aufgaben, kostet aber mehr Tokens und Zeit – oft über einen Aufwand-Regler steuerbar.Mehr im Wissen →-Modus vereint. Die API-Dokumentation nennt 1,05 Billionen Parameter, einen Bild-Encoder mit 1,6 Milliarden Parametern und ein KontextfensterDie maximale Textmenge (in Tokens), die ein Modell pro Anfrage gleichzeitig „im Blick“ hat – Eingabe plus bisheriger Verlauf. Ist es voll, fällt Älteres aus dem Kontext.Mehr im Wissen → von einer Million TokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen →; die Gateway-Plattform Vercel und Artificial Analysis führen es mit 524.288 Token.
Die Dokumentation streicht die Preise von 1,36 Dollar je Million Eingabe- und 4,18 Dollar je Million Ausgabetoken durch und nennt 0,68 und 2,09 Dollar. Wie lange der halbierte Preis gilt, steht dort nicht; die Ankündigung nennt nur die höheren Werte. Der Vorgänger Large 3 kostet 0,50 und 1,50 Dollar.
Mistrals eigene Benchmarks vergleichen Large 4 nur mit chinesischen offenen Modellen. Im hauseigenen Coding Agent Index liege es mit 49,8 Prozent vor DeepSeek V4 Pro und Qwen3.8 Max, in einer Blindbewertung durch die Firma Surge AI vor Kimi K3 und GLM-5.3, aber hinter Claude Opus 5. Den Anspruch, stärker als jedes offene Modell aus den USA oder Europa zu sein, belegt die Ankündigung ohne namentlichen Vergleich.
Artificial Analysis misst im Intelligence Index 38 Punkte. In derselben Indexfassung erreicht DeepSeek V4 Pro 36, Kimi K3 44, GLM-5.3 und Qwen3.8 Max je 45 Punkte. Für die Messung erzeugte Large 4 rund 200 Millionen Ausgabetoken; Artificial Analysis stuft es als sehr wortreich ein, was bei Abrechnung je Token die Kosten je Aufgabe erhöht.
Ankündigung und Dokumentation nennen keine Lizenz, auf Hugging Face liegt noch kein Repository. Large 3 steht unter Apache 2.0. Laut TechCrunch sollen die Gewichte nach Sicherheitstests in etwa drei Wochen folgen.
Bis dahin lässt Mistral das Modell nach eigenen Angaben von Cybersicherheitsfirmen, ausgewählten Partnern und staatlichen Stellen im Praxiseinsatz testen. Diese Gruppe bekommt dasselbe Modell mit gelockerter Moderation und erweiterten Cyber-Fähigkeiten.