Mistral Large 4

Überblick

Mistral Large 4 (intern „Le Chonk") ist das neue Flaggschiff von Mistral AI und Nachfolger von Mistral Large 3. Das Modell wurde am 06.10.2026 als Public Preview (Version 26.10) über Mistral Studio und die API freigegeben; die offenen Gewichte hat Mistral für Ende Oktober 2026 angekündigt. Es ist ein hybrides Instruct- und Reasoning-Modell, nativ multimodal (Text und Bild) und laut Hersteller in über 160 Sprachen trainiert, darunter alle Amtssprachen der EU.

Technisch handelt es sich um ein granulares Mixture-of-Experts-Modell mit rund 1,05 Billionen Parametern, von denen pro Token 49B aktiv sind, plus einen 1,6B großen Vision-Encoder. Trainiert wurde auf rund 3.800 NVIDIA-Grace-Blackwell-GPUs in Mistrals eigenen europäischen Rechenzentren.

Use Cases

• Agentisches Coding und Software-Engineering – laut Hersteller Coding-Agent-Index 49,8 % (Mittel aus DeepSWE, Terminal-Bench und SWE-Atlas)
• Sicherheitsanalysen und Schwachstellen-Reproduktion im Sandbox-Betrieb (Cybench, CyberGym-E2E)
• Geschäfts-Workflows über SaaS-Werkzeuge hinweg (AutomationBench: 657 Workflows über Gmail, Sheets, Slack, Salesforce)
• Finanz- und Buchhaltungsaufgaben mit Tabellen (Finance Agent v2, Finch)
• Visuelles Grounding und Dokumentenverständnis (Dense200, ChartQA Pro, Document QnA)
• Mehrsprachige Anwendungen mit Fokus auf europäische Sprachen

Stärken & Grenzen

• Stark: Europäisches Frontier-Modell, das Mistral vollständig in eigenen EU-Rechenzentren betreibt – relevant für Datenresidenz-Anforderungen.
• Stark: Herstellerwerte bei Cybersecurity und Robustheit: Cybench 93 %, CyberGym-E2E 82 %, B3 (Resistenz gegen indirekte Prompt Injection) 93,3 %.
• Stark: Günstiger als vergleichbare Frontier-Modelle; während der Preview gilt zusätzlich ein Aktionspreis.
• Grenze: Im Artificial Analysis Intelligence Index (v4.3.2) erreicht die Preview nur 38 (Rang 64 von 225) – damit liegt sie nicht vor dem deutlich kleineren Mistral Medium 3.5 (39). Zum Start ist das Modell eher ein starkes europäisches Open-Weight-Angebot als ein Frontier-Spitzenreiter.
• Grenze: Ein Großteil der Launch-Werte stammt vom Hersteller oder aus privaten Vorab-Evaluierungen. Unabhängige Messungen weichen teils ab: Terminal-Bench 4 liegt laut Mistral bei 28,3 %, bei Vals AI bei 22,7 %.
• Grenze: Kontextfenster laut Mistral 1M Token, Artificial Analysis misst an der Preview-API 524K, Vals AI listet 512K.
• Grenze: Ausgabe nur Text. Die Lizenz der angekündigten Gewichte ist noch nicht benannt.

Praxis-Erfahrung

Unabhängig gemessen (Artificial Analysis, Preview-API): rund 116 Token/s Ausgabegeschwindigkeit und 1,46 s bis zum ersten Token. Im Intelligence-Index-Lauf erzeugte das Modell rund 200M Output-Token; die Kosten je Index-Aufgabe liegen bei 1,13 $.

Preise der Mistral-API (Stand 06.10.2026): Listenpreis 1,36 $ / 4,18 $ je 1M Input-/Output-Token (Cached Input 0,14 $). Während der Preview gilt ein Aktionspreis von 0,68 $ / 2,09 $ (Cached Input 0,07 $).

Gut zu wissen

• Verfügbarkeit: Public Preview über Mistral Studio (API-Name mistral-large-4) und Le Chat. Unterstützt Structured Outputs, Function Calling, Document QnA, Prefix Completion, Batching, Agents & Conversations sowie Built-in Tools.
• Gewichte: Für Ende Oktober 2026 angekündigt, zum Release noch nicht verfügbar. Mit gut einer Billion Parametern ist Self-Hosting nur auf Multi-GPU-Knoten realistisch.
• Lizenz: Noch nicht veröffentlicht; die Mistral-Dokumentation kennzeichnet das Modell lediglich als „Open".
• Alternativen: Mistral Medium 3.5 (dicht, 128B, bereits offen verfügbar) für lokale Installationen; DeepSeek V4 Pro und Kimi K3 als offene MoE-Modelle ähnlicher Größe.

Weitere Benchmarks

Quelle Mistral AI (offizielle Angaben, teils privat von Artificial Analysis vorab evaluiert): DeepSWE v1.1 61,7 % · Terminal-Bench 4.0 28,3 % · SWE-Atlas-QnA 59,4 % · Coding-Agent-Index 49,8 % · Surge-AI-Blindtest Coding 3,74 von 5 (Platz 2 von 5) · Cybench 93 % · CyberGym-E2E 82 % · AutomationBench 59,9 % · AA-Briefcase 1.393 Elo · Dense200 42 % · B3 93,3 % · KORA-Benchmark 1,691 von 2.

Quelle Vals AI: Vals Index v2.1 48,05 % · Finance Agent v2 54,68 % · Vibe Code Bench v1.1 78,4 % · Terminal-Bench 4 22,73 % · Harvey Legal Agent Benchmark 15,83 %.

Quelle Artificial Analysis: Intelligence Index v4.3.2 38 (Rang 64/225). Einzelwerte der Index-Evaluierungen (GPQA Diamond, HLE, SciCode, IFBench u. a.) lagen zum Erstellungszeitpunkt nicht in auslesbarer Form vor.