Mistral Large 4
Le nouveau modèle phare de Mistral, un mixture-of-experts de 1.05 billion de paramètres avec 52B de paramètres actifs et un encodeur de vision, sorti en préversion publique le 6 octobre 2026. Mistral le dit en poids ouverts, mais les poids n'étaient pas encore publiés au moment de ce relevé.
Mistral AIModèle de langageSorti en octobre 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Ce modèle ne figure pas dans le classement actuel du public : soit il est nouveau et accumule encore des votes, soit il est sous le top 12. Consultez le classement IA pour voir les modèles les mieux notés.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Vitesse #14 (égalité), Raisonnement #22.
Points forts et points faibles
- Fenêtre de contexte de 1M de tokens et entrée d'images
- Prix normal modéré ($1.36 / $4.18 par million de tokens), avec des tarifs de lancement à moitié prix au moment de ce relevé
- Artificial Analysis Intelligence Index de 38.4, au niveau de GPT-6 Luna et Muse Spark Open
- Près du bas de cette liste sur les classements texte et écriture créative de LMArena
- Encore en préversion : comportement et prix peuvent changer avant la sortie générale
Idéal pour
- Équipes qui préfèrent un fournisseur d'IA européen
- Chat général et travail sur documents
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 431,8Score Arena 1431.8 (IC à 95% de 1424.5 à 1439.0) ; 7,451 votes ; entrée "mistral-large-4"; position 111 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 367,7Score Arena 1367.7 (IC à 95% de 1352.6 à 1382.8) ; 1,694 votes ; entrée "mistral-large-4"; position 159 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 542,1Score Arena 1542.1 (IC à 95% de 1529.2 à 1555.0) ; 2,536 votes ; entrée "Mistral Large 4"; position 43 sur 144 au classement complet
- LMArena Agent Arena-0,040Score IPS -0.0403 (IC à 95% de -0.0597 à -0.0208) ; 14,030 sessions ; entrée "Mistral Large 4"; position 40 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index38,438.4 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 38), réglage "Mistral Large 4 Preview"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)35,0%35.0% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "Mistral Large 4 Preview"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)26,8%26.8% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "Mistral Large 4 Preview"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)81,3%81.3% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "Mistral Large 4 Preview"
- MMMU-Pro, compréhension d'images76,4%76.4% sur MMMU-Pro (compréhension d'images, AA), réglage "Mistral Large 4 Preview"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations-5,3-5.3 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "Mistral Large 4 Preview"
- Vitesse de génération, tokens par seconde71 t/s71 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "Mistral Large 4 Preview"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$1.13$1.13 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "Mistral Large 4 Preview"
Comparer avec
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Sonnet 5.5Le modèle de milieu de gamme d'Anthropic, présenté par Anthropic comme son meilleur équilibre entre vitesse et intelligence.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- Claude Haiku 5.5Le modèle actuel le plus petit et le plus rapide d'Anthropic, conçu pour les tâches en grand volume sensibles à la latence comme la classification, l'extraction et le routage.