Mistral Large 4 Preview
Mistral AI · France · sorti le Mistral AI · France · 6 octobre 2026
Entré sur QUELLE IA le · les nouveaux modèles
- Réflexion réglable
- Poids ouverts · Apache 2.0
- Serveur seulement
- Classe énergétique E
Son bilan?
- Au classement général, 68e sur 257, dans un peloton de 17 modèles que la marge d'erreur ne permet pas de séparer.
- Pas encore classé en code, tâches d'agent, français et compréhension d'images : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en usage courant, écriture et création web.
Estimationenviron 1,7 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Score général?
81,8de 78,1 à 85,4
Les dix tâches?
- Raisonnement81,2Rang 52 · 44 %, voir le classement Raisonnement
- Code88,1Provisoire · 25 %, voir le classement Code
- Agents87,9Provisoire · 12 %, voir le classement Agents
- UsageNon mesuré
- Maths83,1Rang 49 · 50 %, voir le classement Maths
- Sciences75,7Rang 63 · 60 %, voir le classement Sciences
- Français83,6Provisoire · 25 %, voir le classement Français
- Vision81,5Provisoire · 33 %, voir le classement Vision
- ÉcritureNon mesuré
- WebNon mesuré
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 724,5 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
- 0,68 € / 2,09 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 1 000 000 jetonsenviron 750 000 mots
- Entrées
- Texte, image
- Réflexion
- Sans, élevéedeux niveaux réglables
- Paramètres
- 1 050 milliards
- Licence
- Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Esur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Non communiqué
Où le trouver
Liens directs, sans affiliationDans les outils de code
Relevé du- Disponible dans
- Aucun des outils relevés ne le propose dans sa liste.
- Mesuré dans
Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →
En bref
- Quel est le score de Mistral Large 4 Preview ?
- Mistral Large 4 Preview obtient un score IA de 81,8, avec une marge de 78,1 à 85,4, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 68e sur 257 modèles, à partir de 17 mesures.?
- Dans quelles tâches Mistral Large 4 Preview est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont code (88,1) et agents (87,9). Sa tâche la plus faible est sciences (75,7).
- Mistral Large 4 Preview peut-il tourner en local ?
- Trop lourd pour les machines que suit QUELLE IA : 724,5 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 4 Preview ?
- 0,68 € par million de jetons en entrée et 2,09 € 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 1,7 € 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 4 Preview ?
- Mistral Large 4 Preview est édité par Mistral AI (France), et il est sorti le 6 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.