¿Qué es Mistral Large 4?
Mistral Large 4 es el buque insignia de Mistral AI, anunciado el 6 de octubre de 2026 como vista previa pública en Mistral Studio con el ID de API mistral-large-4. Es un modelo mixture-of-experts con unos 1,05 billones de parámetros, 52.000 millones activos por token y un codificador de visión de 1.600 millones de parámetros, y combina respuestas rápidas y razonamiento paso a paso en un solo modelo. Lee texto e imágenes y cubre más de 160 idiomas, entre ellos todas las lenguas oficiales de la UE.
La vista previa cuesta $1,36 por millón de tokens de entrada, $0,14 por entrada en caché y $4,18 por salida. La documentación de Mistral indica una ventana de contexto de 1M de tokens; Artificial Analysis indica 524K. Mistral dice que los pesos se publicarán antes de que acabe octubre de 2026 y la documentación etiqueta el modelo como «Open», pero no se ha nombrado ninguna licencia y, a 26 de octubre, no había pesos de Large 4 en la página de Mistral en Hugging Face. Mistral también dice que el entrenamiento por refuerzo sigue en curso, así que el modelo cambiará durante la vista previa.
Se entrenó desde cero con 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell en los propios centros de datos europeos de Mistral, y Mistral ofrecerá un despliegue solo en Europa gestionado de principio a fin por Mistral bajo la ley europea.
¿Cuánto cuesta Mistral Large 4?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Input | $1.36 per 1M tokens | $0,14 en caché |
| Output | $4.18 per 1M tokens |
API en vista previa: $1,36 por 1M de tokens de entrada ($0,14 en caché), $4,18 por 1M de salida; batch con un 50 % de descuento. Pesos abiertos prometidos para finales de octubre de 2026.
¿Merece la pena Mistral Large 4?
Large 4 es primero una compra de soberanía y después una compra de capacidad. Artificial Analysis da a la vista previa un Intelligence Index de 38, puesto 65 de los 214 modelos que sigue: holgadamente por encima de la mediana de 27 de los modelos comparables, pero muy lejos de los líderes estadounidenses y chinos. El anuncio de lanzamiento de Mistral se apoya en cambio en victorias más acotadas, y la mayoría de esas cifras son suyas.
Las cifras propias muestran dónde es fuerte. Mistral declara un 82 % en una prueba de reproducir y parchear vulnerabilidades dentro del índice de ciberseguridad de Artificial Analysis, donde Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra puntuaron casi cero porque se negaron, y un 59,9 % en los 657 flujos de trabajo empresariales de AutomationBench. La programación agéntica es más floja: un 28,3 % en Terminal-Bench 4 y 3,74 sobre 5 en la evaluación de programación a ciegas de Surge AI, frente a 4,22 de Claude Opus 5.
El precio de portada esconde una factura por verbosidad. Artificial Analysis midió 200 millones de tokens de salida para ejecutar su índice, frente a una mediana de 87 millones, lo que lo coloca en el puesto 108 de 115 en palabrería. A $4,18 por millón de tokens de salida, eso anula parte del ahorro frente a modelos más caros en trabajo con mucho razonamiento, y una velocidad de salida de unos 80 tokens por segundo es mediocre.
La promesa de pesos abiertos es lo que hay que vigilar. Con unos 1,05 billones de parámetros, incluso los pesos de 8 bits necesitarían alrededor de un terabyte de memoria de GPU, así que alojarlo por cuenta propia es un proyecto a escala de rack para un ministerio o un banco, no un experimento en un portátil. Y la ventana de contexto figura como 1M de tokens según Mistral y 524K según Artificial Analysis, una discrepancia que conviene aclarar con Mistral antes de diseñar en torno a ella.
Dónde se gana su sitio
Una responsable de compras en un organismo público de la UE con obligación de residencia de datos
Contratar un asistente de nivel frontera cuyo proveedor, alojamiento y marco legal sean todos europeos
Usar el despliegue solo en la UE de Mistral, que Mistral gestiona sin proveedores de nube externos. Las condiciones contractuales y los SLA llegan a través de ventas Enterprise; la etiqueta de vista previa significa que los compromisos de producción deberían esperar a la disponibilidad general.
Un equipo de seguridad en un banco europeo que hace ejercicios internos de red team
Conseguir que un modelo reproduzca y parchee vulnerabilidades conocidas en lugar de negarse
Mistral declara un 82 % en una prueba de reproducir y parchear donde los modelos de frontera estadounidenses se negaron en su mayoría. Las peticiones van por la API a $1,36/$4,18 por 1M de tokens; los socios verificados reciben una versión con moderación más ligera antes de que salgan los pesos.
Un ingeniero de plataforma en un marketplace de comercio electrónico multilingüe
Clasificar y responder tickets de soporte en más de 20 idiomas europeos
Un millón de respuestas al mes con unos 1.500 tokens de entrada y 400 de salida cada una cuesta unos $3.700 a precio de lista, o unos $1.850 mediante la batch API. Bajar el razonamiento importa, porque la verbosidad por defecto del modelo infla la factura de salida.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Crea una clave de Mistral Studio y llama a mistral-large-4 en /v1/chat/completions, /v1/conversations o /v1/agents; también figura en OpenRouter al mismo precio.
- Integraciones
- Llamadas a funciones, salidas estructuradas, preguntas y respuestas sobre documentos, herramientas integradas, agentes y un endpoint batch en la API de Mistral; OpenRouter para enrutar entre varios proveedores. No se ha anunciado disponibilidad en AWS ni Azure.
- Datos y privacidad
- En el modo gratuito de Studio, Mistral puede entrenar con entradas y salidas salvo que te excluyas; los clientes de pago por uso pueden excluirse. La retención cero de datos se concede a petición, a discreción de Mistral, y no cubre batch, agentes ni conversaciones. Las páginas que leímos no indican certificaciones.
- Coste a escala
- Un millón de respuestas de soporte con 1.500 tokens de entrada y 400 de salida cuestan unos $3.700 al mes a precio de lista, $1.850 en batch; los prompts en caché bajan la entrada a $0,14 por 1M. Alojar los pesos prometidos exige alrededor de 1 TB de memoria de GPU a 8 bits, según nuestro cálculo a partir de los 1,05 billones de parámetros.
- Límites
- Vista previa pública con el entrenamiento aún en curso; contexto de 1M según la documentación de Mistral y de 524K según Artificial Analysis; límite de salida y límites de uso sin publicar; unos 80 tokens por segundo y 2,3 segundos hasta el primer token en la API de Mistral.
Lo bueno
- Entrenado y alojado en Europa, con un despliegue solo en la UE gestionado por Mistral
- $1,36/$4,18 por 1M de tokens, con un 90 % de descuento en entrada en caché y un 50 % en batch
- Más de 160 idiomas, entre ellos todas las lenguas oficiales de la UE
- Buenas puntuaciones propias en seguridad y automatización empresarial
Lo malo
- Intelligence Index de 38, puesto 65 de 214 en Artificial Analysis
- Muy verboso: 200M de tokens de salida en el índice frente a una mediana de 87M
- Sigue en vista previa; pesos y licencia sin publicar a 26 de octubre
- Ventana de contexto de 1M según Mistral y de 524K según Artificial Analysis
Ideal para
Organizaciones europeas que necesitan un modelo de nivel frontera con soberanía de datos y un camino hacia el alojamiento propio.
Alternativas a Mistral Large 4
Mistral Large 4: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Mistral Large 4?
- Europa tiene por fin un modelo propio de un billón de parámetros; las pruebas independientes lo sitúan en la zona media alta del pelotón, no en la frontera. Le damos un 3.9 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Mistral Large 4?
- API en vista previa: $1,36 por 1M de tokens de entrada ($0,14 en caché), $4,18 por 1M de salida; batch con un 50 % de descuento. Pesos abiertos prometidos para finales de octubre de 2026.
- ¿Qué inconvenientes tiene Mistral Large 4?
- Intelligence Index de 38, puesto 65 de 214 en Artificial Analysis; muy verboso: 200M de tokens de salida en el índice frente a una mediana de 87M; sigue en vista previa; pesos y licencia sin publicar a 26 de octubre; ventana de contexto de 1M según Mistral y de 524K según Artificial Analysis.
- ¿Para quién es Mistral Large 4?
- Organizaciones europeas que necesitan un modelo de nivel frontera con soberanía de datos y un camino hacia el alojamiento propio.
- ¿Cuánto cuesta Mistral Large 4 para un equipo o en producción?
- Un millón de respuestas de soporte con 1.500 tokens de entrada y 400 de salida cuestan unos $3.700 al mes a precio de lista, $1.850 en batch; los prompts en caché bajan la entrada a $0,14 por 1M. Alojar los pesos prometidos exige alrededor de 1 TB de memoria de GPU a 8 bits, según nuestro cálculo a partir de los 1,05 billones de parámetros.
- ¿Es Mistral Large 4 seguro para los datos de la empresa?
- En el modo gratuito de Studio, Mistral puede entrenar con entradas y salidas salvo que te excluyas; los clientes de pago por uso pueden excluirse. La retención cero de datos se concede a petición, a discreción de Mistral, y no cubre batch, agentes ni conversaciones. Las páginas que leímos no indican certificaciones.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Mistral Large 4?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Mistral Medium 3.5, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.3 y Claude Opus 5.5.
Respuestas comprobadas el 26 oct 2026.