Die Nachricht

Was Mistral vorgestellt hat

Das französische KI-Unternehmen Mistral AI hat Mistral Large 4 am 6. Oktober 2026 als öffentliche Vorschau freigegeben. Medien nennen es nach seinem Spitznamen auch „Le Chonk“, eine Anspielung auf die Größe. Laut Ankündigung umfasst es rund eine Billion Parameter, die technische Dokumentation nennt genauer 1,05 Billionen.

Wie schon der Vorgänger ist Large 4 ein Mixture-of-Experts-Modell. Bei dieser Bauweise rechnet pro verarbeitetem Token nur ein Teil des Netzes mit. Mistrals Ankündigung nennt 52 Milliarden aktive Parameter, Artificial Analysis führt 49 Milliarden auf. Woher die Differenz kommt, lässt sich aus den Quellen nicht klären. Das Modell kann schnell direkt antworten oder vor der Antwort ausführlicher schlussfolgern.

Nutzen lässt sich Large 4 derzeit über die Entwicklerplattform Mistral Studio, die Modellbezeichnung lautet mistral-large-4. Ob es auch schon im Chat-Assistenten von Mistral läuft, geht aus den veröffentlichten Unterlagen nicht hervor. Neben Rechenzentrumsregionen weltweit nennt Mistral eine europäische Bereitstellung, die das Unternehmen komplett selbst betreibt. Für Firmen, die Daten nach EU-Recht verarbeiten lassen wollen, ist das ein konkretes Argument.

Trainiert wurde das Modell laut Mistral auf 3.800 Nvidia-Grafikprozessoren der Grace-Blackwell-Generation in eigenen europäischen Rechenzentren, viele Medien runden auf 4.000. Fertig ist das Training noch nicht, die Phase des bestärkenden Lernens läuft weiter. Alle Messwerte in diesem Artikel sind deshalb ein Zwischenstand.

Die Vorstellung fällt in eine Phase schnellen Wachstums. Im September sammelte Mistral in einer von Samsung angeführten Finanzierungsrunde drei Milliarden Euro ein, bei einer Bewertung von über 21 Milliarden Euro. Seit dem 28. September hat das Unternehmen außerdem einen Standort in München, der sich auf KI für Industrie und physikalische Simulation konzentriert.

Wo Large 4 im Vergleich steht

Die unabhängige Plattform Artificial Analysis hat die Vorschauversion bereits geprüft. In ihrem Intelligence Index, der zehn Leistungstests zusammenfasst, kommt Mistral Large 4 auf 38 Punkte. Mistral Large 3 vom Dezember 2025 erreichte dort 9 Punkte, Mistral Medium 3.5 aus dem April 14. Gegenüber dem direkten Vorgänger hat sich der Wert also mehr als vervierfacht.

Mistral Large 4 im Vergleich. Zwei Balken je Modell zeigen Indexpunkte und Ausgabetempo in Tokens pro Sekunde. Daneben steht die Denkstufe, soweit ausgewiesen. Opus, Sonnet, Astra, Sol, Luna, Haiku, Gemini, MiMo, DeepSeek und Mistral sind enthalten. Messbedingungen unter „Quellen und Messung“.
Orange: Leistungspunkte im Test. Blau: Texttempo in Tokens (kleinen Textstücken) pro Sekunde. Die Wartezeit vor der Ausgabe kommt hinzu. Bild in voller Größe.
Quellen und Messung

Quelle: Artificial Analysis: Modellrangliste, für GPT-6 Sol der Vergleich mit GPT-6 Luna. Stand: 11. Oktober 2026; Intelligence Index v4.3.2. Die Kennzeichnung nennt die im Test verwendete Stufe und ist nicht zwingend die Chat-Standardeinstellung: Max oder High. Bei Claude kennzeichnet Artificial Analysis die Stufe als Max mit Standard-Fallback. MiMo wird als gelistete Variante gezeigt; für Mistral ist keine Denkstufe ausgewiesen. Kolibri hat keinen unabhängigen Indexwert. Die Stufen sind anbieterabhängig und nicht direkt gleichzusetzen. Gemessen wird die Ausgabe über Programmierschnittstellen, nicht die Geschwindigkeit der Chatoberflächen. Die Werte können je nach Anfrage und Auslastung schwanken.

An der Spitze der Rangliste ändert das nichts. Claude Opus 5.5 von Anthropic führt mit 58 Punkten, GPT-6 Astra von OpenAI folgt mit 53. Auch mehrere chinesische Modelle mit frei verfügbaren Gewichten liegen vor Mistral. Am weitesten vorn ist MiMo-V2.6-Pro von Xiaomi mit 46 Punkten, DeepSeek V4.1 Flash liegt mit 39 fast gleichauf mit Large 4.

Trending Topics hat die Werte der offenen Modelle sortiert. Sobald Mistral die Gewichte veröffentlicht, käme Large 4 demnach auf Platz acht, und die sieben Modelle davor stammen alle aus China. Außerhalb Chinas wäre es das stärkste offene Modell. Bisher lag dort Motif 3 aus Südkorea mit rund 34 Punkten vorn. Bis zur Freigabe führt Artificial Analysis Large 4 als proprietäres Modell.

Mistral-Chef Arthur Mensch sagte bei der Vorstellung in Abu Dhabi laut Reuters, das Modell liege in einzelnen Bereichen vor der chinesischen Konkurrenz, etwa bei der IT-Sicherheit. Die Gesamtwertung bestätigt das nur für Teilbereiche. Den Abstand zu den chinesischen Spitzenmodellen hat Mistral deutlich verringert, geschlossen ist er nicht.

Stark bei IT-Sicherheit, vorsichtiger beim Programmieren

Den größten Vorsprung beansprucht Mistral bei der Cybersicherheit. Im Cyber Index von Artificial Analysis kommt Large 4 auf 50 Punkte, laut Mistral gehört es damit weltweit zu den fünf besten Modellen. In einer Aufgabe, bei der ein Modell eine reale Sicherheitslücke nachstellen und anschließend schließen muss, misst Artificial Analysis 82 Prozent. MiMo-V2.6-Pro erreicht dort 79 Prozent.

Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra kommen in dieser Aufgabe nach Mistrals Darstellung auf nahezu null, weil sie die Bearbeitung ablehnen. Der Vergleich misst also auch, wie streng die Anbieter ihre Modelle bei sicherheitskritischen Anfragen einstellen.

Gerade diesen Bereich hält Mistral in der öffentlichen Version zurück. Ausgewählte Sicherheitsfirmen, geprüfte Partner und Behörden bekommen dasselbe Modell mit weniger strenger Moderation und erweiterten Cyberfunktionen. Sie sollen es vor der Freigabe der Gewichte unter realen Bedingungen auf Missbrauch testen. Pierre Stock, bei Mistral für die Forschung verantwortlich, sagte TechCrunch, die Gewichte sollten der Verteidigung dienen und nicht Angriffen.

Beim Programmieren meldet Mistral 61,7 Prozent im Test DeepSWE. Laut VentureBeat lagen führende geschlossene Modelle in der öffentlichen Rangliste dieses Tests zu dem Zeitpunkt bei rund 74 Prozent. In einer Blindbewertung durch menschliche Prüfer des Dienstleisters Surge AI belegte Large 4 Platz zwei von fünf Modellen, hinter Claude Opus 5 und vor Kimi K3 und zwei Versionen von GLM. Das neuere Opus 5.5 war in diesem Vergleich nicht dabei. Viele dieser Werte hat Mistral selbst ermittelt, nachprüfen lassen sie sich erst, wenn Gewichte und Testmethodik vorliegen.

Bilder, Dokumente und 160 Sprachen

Large 4 nimmt neben Text auch Bilder entgegen. Mistral nennt Dokumente, Diagramme, Fotos, technische Zeichnungen und Satellitenaufnahmen. Laut Artificial Analysis lassen sich bis zu 100 Bilder in einer Anfrage übergeben, frühere Mistral-Modelle waren auf acht begrenzt. Im Test GDP.pdf, der das Auswerten von Dokumenten und Bildern prüft, erreicht Large 4 19 Prozent. Das sind rund 18 Punkte mehr als beim Vorgänger und gleich viel wie MiMo-V2.6-Pro, Kimi K3 liegt mit 22 Prozent darüber. Die Ausgabe erfolgt immer als Text.

Laut Mistral beherrscht das Modell mehr als 160 Sprachen fließend, darunter alle Amtssprachen der EU. Für Deutsch gibt es bisher keine eigene unabhängige Messung. Der Intelligence Index besteht überwiegend aus englischsprachigen Aufgaben und hilft hier deshalb nur begrenzt.

Preise und Kosten pro Aufgabe

Der Listenpreis liegt bei 1,36 US-Dollar je Million Eingabe-Tokens und 4,18 Dollar je Million Ausgabe-Tokens, zwischengespeicherte Eingaben kosten 0,14 Dollar. Zum Start gibt Mistral im Changelog 50 Prozent Rabatt für zwei Wochen an, gerechnet ab dem 6. Oktober. In dieser Zeit sind es 0,68 und 2,09 Dollar, gecachte Eingaben kosten 0,07. Ein genaues Enddatum hat Mistral nicht genannt. Am 11. Oktober steht der Rabatt weiterhin in der Dokumentation, ein verbindliches Ablaufdatum lässt sich daraus nicht errechnen. Wer mit diesen Zahlen kalkuliert, sollte deshalb dazuschreiben, welche der beiden Preisstufen gemeint ist. Die Listenpreise liegen unter dem Mittel vergleichbarer Modelle, das Artificial Analysis mit 2 Dollar für die Eingabe und 10 Dollar für die Ausgabe angibt.

Wie teuer eine Aufgabe tatsächlich wird, hängt aber stark davon ab, wie viel Text ein Modell erzeugt, und Large 4 schreibt ausführlich. Für den gesamten Intelligence Index produzierte es rund 200 Millionen Ausgabe-Tokens, vergleichbare Modelle kommen im Mittel auf 81 Millionen. Artificial Analysis errechnet daraus 1,13 Dollar pro Testaufgabe zum Listenpreis. DeepSeek V4.1 Flash erreicht einen Punkt mehr und kostet 0,27 Dollar.

Beim Tempo schneidet Large 4 dagegen gut ab. Artificial Analysis misst rund 116 Tokens pro Sekunde. Die erste Antwort kommt nach knapp anderthalb Sekunden, bei vergleichbaren Modellen dauert es im Mittel fast vier.

Was noch offen ist

Die Modellgewichte kündigt Mistral für Ende Oktober an. Reuters und mehrere Fachmedien nennen den 27. Oktober, ein Countdown auf der Hugging-Face-Seite des Modells zielt auf den 31. Oktober. Unter welcher Lizenz die Gewichte erscheinen, hat Mistral bisher nicht mitgeteilt, für Unternehmen ist das eine zentrale Frage. Large 3 erschien unter der freien Apache-2.0-Lizenz, Medium 3.5 unter einer angepassten MIT-Lizenz mit Einschränkungen für sehr umsatzstarke Firmen. VentureBeat berichtet von einer eigenen Mistral-Lizenz für Large 4, Einzelheiten fehlen.

Auch wer die Gewichte später herunterlädt, braucht für ein Modell dieser Größe Serverhardware mit sehr viel Grafikspeicher. Für die meisten kleineren Unternehmen bleibt die API deshalb der realistische Zugang.

Bei der Kontextlänge widersprechen sich die Angaben. Mistrals Dokumentation nennt eine Million Tokens, Artificial Analysis führt für die API rund 520.000. Möglich ist, dass die Schnittstelle derzeit weniger freigibt, als das Modell verarbeiten kann. Bestätigt hat Mistral das nicht.

Weil das bestärkende Lernen noch läuft, können sich alle Werte bis zur finalen Version verschieben. Mehrere Tests führt Mistral in der Ankündigung außerdem ohne Zahlen auf, und VentureBeat konnte einige Vergleichswerte konkurrierender Modelle aus Mistrals Diagrammen keiner öffentlichen Quelle zuordnen.

Was das für KI-Videos bedeutet

Mistral Large 4 erzeugt keine Bilder und keine Videos, auch Videoeingaben sind nicht dokumentiert. Für die KI-Videogenerierung ändert sich mit diesem Modell direkt nichts. Ein eigenes Bild- oder Videomodell hat Mistral in diesem Herbst nicht vorgestellt, die letzte Neuheit im Medienbereich war im März die Sprachausgabe Voxtral TTS.

In einer Produktion kann ein Sprachmodell trotzdem mitarbeiten, es formuliert Briefings, Drehbuchentwürfe und Prompts. Dank der Bildeingabe könnte Large 4 auch Storyboard-Skizzen oder Standbilder aus generierten Szenen durchsehen und beschreiben. Wie gut das im Vergleich zu Claude oder GPT klappt, habe ich nicht getestet. Interessant ist das Modell vor allem für Unternehmen, die solche Textarbeit bei einem europäischen Anbieter mit Datenhaltung in der EU erledigen wollen. Ob es sich nach Ende des Startrabatts rechnet, entscheidet weniger der Tokenpreis als die Menge Text, die das Modell pro Aufgabe erzeugt.

Quellen

12 Links

Stand der Nachprüfung: 11. Oktober 2026. Die abgebildete Rangliste zeigt den Stand vom 7. Oktober. Mistral Large 4 ist eine Vorschauversion, Werte und Preise können sich ändern. Ich habe das Modell nicht selbst getestet.

Alle Angaben erfolgen nach bestem Wissen und ohne Gewähr. Für Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität übernehme ich, soweit gesetzlich zulässig, keine Haftung.

Welche Aufgabe soll dein Film übernehmen?

Schick mir Produkt, Einsatz und Zeitraum. Ich gebe dir eine persönliche Einschätzung zu Konzept, Format und passendem Produktionsweg.

Projekt einordnen