# Mistral Large 3

> Fiche du modèle de langage Mistral Large 3 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Mistral Large 3 (Mistral AI) : score IA de 65,9, 131e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/mistral-large-3/
Origine : Mistral AI · France · sorti le 2 décembre 2025

## Score général

- Score IA : 65,9 (marge à 90 % : de 60,4 à 71,4)
- Rang : 131 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 85 % du poids des tâches, 13 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 58,6 | Provisoire · 22 % |
| Code | 68,8 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 68,8 | Rang 131 · 100 % |
| Maths | 67,8 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 68,5 | Provisoire · 40 % |
| Français | 70,4 | Rang 65 · 50 % |
| Vision | 67,5 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 68,0 | Rang 134 · 100 % |
| Web | 65,7 | Rang 108 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Mistral Large 3](https://artificialanalysis.ai/models/mistral-large-3) | 9,3 | 176e sur 193 | 78,6 jetons/s | 1,09 s | 0,5 $ / 1,5 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/mistral-large-3

## Exécution locale

Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 465,7 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

- Allégée, 4 bits : 465,7 Go
- Allégée, 8 bits : 815,1 Go
- Complète, 16 bits : 1 552,5 Go

- Plus petite machine : aucune, il faut un serveur
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : Trop juste
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : Trop juste
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,43 € / 1,30 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 675 milliards
- Licence : Apache 2.0 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : E (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Novembre 2024

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=gguf&search=Mistral+Large+3)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Mistral+Large+3)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/mistralai/mistral-large-2512)
- Par API : [API Mistral AI](https://docs.mistral.ai)
- L'essayer : [Le Chat](https://chat.mistral.ai)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [Mistral Vibe](https://quelleia.com/outils/#mistral-vibe)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Arena, questions de code | Code | 1 469,3 Elo | 74,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| compar:IA | Français | 1 044,0 Elo | 81,8 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| Arena, texte | Usage | 1 413,7 Elo | 72,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 432,3 Elo | 72,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 427,3 Elo | 71,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 373,4 Elo | 70,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 401,5 Elo | 69,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 200,3 Elo | 69,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 65,1 % | 57,4 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| SciCode | Code | 36,2 % | 66,6 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 229,8 Elo | 65,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LMCA | Raisonnement | 16,7 | 58,7 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| CritPt | Sciences | 0 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Mistral Large 3 ?** Mistral Large 3 obtient un score IA de 65,9, avec une marge de 60,4 à 71,4, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 131e sur 246 modèles, à partir de 13 mesures.

**Dans quelles tâches Mistral Large 3 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (70,4) et code (68,8). Sa tâche la plus faible est raisonnement (58,6).

**Mistral Large 3 peut-il tourner en local ?** Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 465,7 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

**Combien coûte Mistral Large 3 ?** 0,43 € par million de jetons en entrée et 1,30 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Mistral Large 3 ?** Mistral Large 3 est édité par Mistral AI (France), et il est sorti le 2 décembre 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com