Qu’est-ce que Mistral Large 4 ?
Mistral Large 4 est le flagship de Mistral AI, annoncé le 6 octobre 2026 en préversion publique sur Mistral Studio sous l'identifiant d'API mistral-large-4. C'est un modèle mixture-of-experts avec environ 1,05 billion de paramètres, 52 milliards actifs par token et un encodeur de vision de 1,6 milliard de paramètres, et il combine réponses rapides et raisonnement étape par étape dans un seul modèle. Il lit le texte et les images et couvre plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l'UE.
La préversion coûte 1,36 $ par million de tokens en entrée, 0,14 $ pour l'entrée en cache et 4,18 $ pour la sortie. La documentation de Mistral indique une fenêtre de contexte d'1M de tokens ; Artificial Analysis indique 524K. Mistral indique que les poids seront publiés d'ici fin octobre 2026 et la documentation étiquette le modèle « Open », mais aucune licence n'a été nommée et, au 26 octobre, aucun poids de Large 4 n'était sur la page Hugging Face de Mistral. Mistral indique aussi que l'exécution d'apprentissage par renforcement est toujours en cours, si bien que le modèle changera pendant la préversion.
Il a été entraîné à partir de zéro sur 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell dans les propres centres de données européens de Mistral, et Mistral proposera un déploiement uniquement en Europe exécuté de bout en bout par Mistral sous droit européen.
Combien coûte Mistral Large 4 ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Input | $1.36 per 1M tokens | 0,14 $ en cache |
| Output | $4.18 per 1M tokens |
API de préversion : 1,36 $ par 1M de tokens en entrée (0,14 $ en cache), 4,18 $ par 1M en sortie ; batch 50 % de moins. Poids ouverts promis pour fin octobre 2026.
Mistral Large 4 vaut-il le coup ?
Large 4 est d'abord un achat de souveraineté et ensuite un achat de capacité. Artificial Analysis donne à la préversion un Intelligence Index de 38, 65e sur 214 modèles qu'il suit : confortablement au-dessus de la médiane de 27 pour des modèles comparables, mais bien en deçà des leaders américains et chinois. Le billet de lancement de Mistral s'appuie plutôt sur des victoires plus étroites, et la plupart de ces chiffres sont les siens.
Les chiffres autodéclarés montrent où il est fort. Mistral rapporte 82 % sur un test de reproduction-et-correction de vulnérabilités au sein de l'index cyber d'Artificial Analysis, où Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra ont obtenu près de zéro parce qu'ils ont refusé, et 59,9 % sur les 657 workflows métier d'AutomationBench. Le code agentique est plus faible : 28,3 % sur Terminal-Bench 4 et 3,74 sur 5 dans l'évaluation de code à l'aveugle de Surge AI, contre 4,22 pour Claude Opus 5.
Le prix affiché cache une facture de verbosité. Artificial Analysis a mesuré 200 millions de tokens de sortie pour faire tourner son index, contre une médiane de 87 millions, le classant 108e sur 115 pour la prolixité. À 4,18 $ par million de tokens en sortie, cela annule une partie de l'économie face à des modèles plus chers sur le travail à forte intensité de raisonnement, et une vitesse de sortie d'environ 80 tokens par seconde est moyenne.
La promesse de poids ouverts est la partie à surveiller. À environ 1,05 billion de paramètres, même des poids 8 bits auraient besoin d'environ un téraoctet de mémoire GPU, si bien que l'auto-hébergement est un projet à l'échelle d'un rack pour un ministère ou une banque, pas une expérience sur portable. Et la fenêtre de contexte est indiquée à 1M de tokens par Mistral et 524K par Artificial Analysis, une divergence qui vaut la peine d'être réglée avec Mistral avant de concevoir autour.
Là où il fait la différence
Un responsable des achats dans une agence publique de l'UE avec une obligation de résidence des données
Acheter un assistant de classe frontière dont le fournisseur, l'hébergement et le droit sont tous européens
Utiliser le déploiement uniquement dans l'UE de Mistral, que Mistral exécute sans fournisseurs cloud tiers. Les conditions contractuelles et les SLA passent par l'équipe commerciale Enterprise ; l'étiquette de préversion signifie que les engagements de production devraient attendre la disponibilité générale.
Une équipe sécurité dans une banque européenne qui mène des exercices de red team internes
Faire reproduire et corriger des vulnérabilités connues par un modèle plutôt que de refuser
Mistral rapporte 82 % sur un test de reproduction-et-correction où les modèles de frontière américains ont majoritairement refusé. Les requêtes passent par l'API à 1,36 $/4,18 $ par 1M de tokens ; les partenaires vérifiés obtiennent une version à modération allégée avant la sortie des poids.
Un ingénieur plateforme dans une place de marché e-commerce multilingue
Classer et répondre aux tickets de support dans plus de 20 langues européennes
Un million de réponses par mois à environ 1 500 tokens en entrée et 400 en sortie chacune coûte environ 3 700 $ au prix de liste, ou environ 1 850 $ via l'API batch. Baisser le raisonnement compte, car la verbosité par défaut du modèle gonfle la facture de sortie.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Créez une clé Mistral Studio et appelez mistral-large-4 sur /v1/chat/completions, /v1/conversations ou /v1/agents ; il est aussi listé sur OpenRouter au même prix.
- Intégrations
- Appel de fonctions, sorties structurées, Q&R sur documents, outils intégrés, agents et un endpoint batch sur l'API de Mistral ; OpenRouter pour le routage multi-fournisseurs. Disponibilité AWS et Azure non annoncée.
- Données et confidentialité
- En mode gratuit de Studio, Mistral peut s'entraîner sur les entrées et sorties sauf si vous vous y opposez ; les clients à l'usage peuvent s'y opposer. La non-conservation des données est accordée sur demande à la discrétion de Mistral et ne couvre pas le batch, les agents ou les conversations. Les certifications ne sont pas indiquées sur les pages que nous avons lues.
- Coût à grande échelle
- Un million de réponses de support à 1 500 tokens en entrée et 400 en sortie font environ 3 700 $ par mois au prix de liste, 1 850 $ en batch ; les prompts en cache réduisent l'entrée à 0,14 $ par 1M. Auto-héberger les poids promis a besoin d'environ 1 To de mémoire GPU en 8 bits, selon notre calcul à partir du nombre de 1,05 billion de paramètres.
- Limites
- Préversion publique avec l'entraînement toujours en cours ; contexte de 1M selon la documentation de Mistral, 524K selon Artificial Analysis ; plafond de sortie et limites de débit non publiés ; environ 80 tokens par seconde et 2,3 secondes jusqu'au premier token sur l'API de Mistral.
Les points forts
- Entraîné et hébergé en Europe, avec un déploiement uniquement dans l'UE exécuté par Mistral
- 1,36 $/4,18 $ par 1M de tokens, avec 90 % de moins sur l'entrée en cache et 50 % de moins en batch
- Plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l'UE
- Scores de sécurité et d'automatisation métier autodéclarés solides
Les points faibles
- Intelligence Index de 38, 65e sur 214 sur Artificial Analysis
- Très verbeux : 200M de tokens de sortie sur l'index contre une médiane de 87M
- Toujours une préversion ; poids et licence pas publiés au 26 octobre
- Fenêtre de contexte rapportée à 1M par Mistral et 524K par Artificial Analysis
Idéal pour
Les organisations européennes qui ont besoin d'un modèle de classe frontière avec souveraineté des données et une voie vers l'auto-hébergement.
Alternatives à Mistral Large 4
Mistral Large 4 : questions fréquentes
- Mistral Large 4 vaut-il le coup ?
- L'Europe a enfin un modèle d'un billion de paramètres bien à elle ; les tests indépendants le placent dans le milieu supérieur du peloton, pas à la frontière. Nous lui donnons 3.9 sur 5.
- Combien coûte Mistral Large 4 ?
- API de préversion : 1,36 $ par 1M de tokens en entrée (0,14 $ en cache), 4,18 $ par 1M en sortie ; batch 50 % de moins. Poids ouverts promis pour fin octobre 2026.
- Quels sont les inconvénients de Mistral Large 4 ?
- Intelligence Index de 38, 65e sur 214 sur Artificial Analysis; très verbeux : 200M de tokens de sortie sur l'index contre une médiane de 87M; toujours une préversion ; poids et licence pas publiés au 26 octobre; fenêtre de contexte rapportée à 1M par Mistral et 524K par Artificial Analysis.
- À qui s’adresse Mistral Large 4 ?
- Les organisations européennes qui ont besoin d'un modèle de classe frontière avec souveraineté des données et une voie vers l'auto-hébergement.
- Combien coûte Mistral Large 4 pour une équipe ou en production ?
- Un million de réponses de support à 1 500 tokens en entrée et 400 en sortie font environ 3 700 $ par mois au prix de liste, 1 850 $ en batch ; les prompts en cache réduisent l'entrée à 0,14 $ par 1M. Auto-héberger les poids promis a besoin d'environ 1 To de mémoire GPU en 8 bits, selon notre calcul à partir du nombre de 1,05 billion de paramètres.
- Mistral Large 4 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- En mode gratuit de Studio, Mistral peut s'entraîner sur les entrées et sorties sauf si vous vous y opposez ; les clients à l'usage peuvent s'y opposer. La non-conservation des données est accordée sur demande à la discrétion de Mistral et ne couvre pas le batch, les agents ou les conversations. Les certifications ne sont pas indiquées sur les pages que nous avons lues.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Mistral Large 4 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Mistral Medium 3.5, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.3 et Claude Opus 5.5.
Réponses vérifiées le 26 oct. 2026.