Mistral Large 3
Mistral AI · France · sorti le Mistral AI · France · 2 décembre 2025
- Poids ouverts · Apache 2.0
- Serveur seulement
- Classe énergétique E
Son bilan?
- Au classement général, 141e sur 257, ex æquo avec 17 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
- Pas encore classé en raisonnement, code, maths, sciences et compréhension d'images : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en tâches d'agent.
Estimationenviron 1,1 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Où l'utiliser
Relevé du . Formules relevées sur la page officielle de chaque assistant, en France. Les prix et les modèles changent souvent : vérifiez avant de payer. Tous les abonnements →
Pour coder
Ce forfait de code propose ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →
Score général?
66,3de 60,4 à 72,1
Les dix tâches?
- Raisonnement58,8Provisoire · 22 %, voir le classement Raisonnement
- Code68,7Provisoire · 17 %, voir le classement Code
- AgentsNon mesuré
- Usage69,5Rang 142 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths68,2Provisoire · 12 %, voir le classement Maths
- Sciences68,7Provisoire · 40 %, voir le classement Sciences
- Français71,1Rang 69 · 50 %, voir le classement Français
- Vision67,9Provisoire · 33 %, voir le classement Vision
- Écriture68,7Rang 144 · 100 %, voir le classement Écriture
- Web66,3Rang 123 · 100 %, voir le classement Web
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. 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 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 | 9,3 | non publié | 0,0 jetons/s | 0,00 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. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
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.
- Cartes graphiquesTrop juste
- PC portables GeForce RTXTrop juste
- PC portables Intel Core UltraTrop juste
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- MacTrop juste
- Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
- Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,43 € / 1,30 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 262 144 jetonsenviron 197 000 mots
- Entrées
- Texte, image, PDF
- Réflexion
- Non communiqué
- Paramètres
- 675 milliards
- Licence
- Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Esur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Novembre 2024
Où le trouver
Liens directs, sans affiliation- TéléchargerHugging FaceChercher les versions allégées
- Sur votre machineLM StudioInterface graphique, Windows, Mac et Linux
- Par APIOpenRouterUne clé pour tous les modèles, prix au jeton
- Par APIAPI Mistral AIRetrait de l'API annoncé pour le 30 avril 2027, au profit de Mistral Large 4
- L'essayerLe ChatLa discussion en ligne de l'éditeur
À lire sur Frandroid
1 article · relevé du
Une sélection automatique des articles de Frandroid, Numerama et Clubic consacrés à ce modèle. Ces trois médias appartiennent au groupe Humanoid. Les articles n'entrent pas dans le score.
En bref
- Quel est le score de Mistral Large 3 ?
- Mistral Large 3 obtient un score IA de 66,3, avec une marge de 60,4 à 72,1, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 141e sur 257 modèles, à partir de 13 mesures.?
- Dans quelles tâches Mistral Large 3 est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont français (71,1) et usage (69,5). Sa tâche la plus faible est raisonnement (58,8).
- 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. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 1,1 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. 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.