Mistral Large 4: Release, Parameter, Preise und Open Weights

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Mistral AI hat am 6. Oktober 2026 die Public Preview von Mistral Large 4 freigegeben, intern als „Le Chonk“ bezeichnet: ein Mixture-of-Experts-Modell mit 1,05 Billionen Parametern, von denen 49 Milliarden bei jedem Token aktiv sind, inklusive Bild-Input und einem Kontextfenster von 1 Million Token. Die API steht ab dem ersten Tag bereit - regulär für ca. 1,22 EUR (1,36 USD) pro Million Input-Token und ca. 3,74 EUR (4,18 USD) pro Million Output-Token, zum Start vorübergehend um die Hälfte reduziert. Die offenen Modellgewichte (Open Weights) sollen bis Ende Oktober folgen. Ich habe die Quellen und Tarife geprüft und das Modell direkt durch meinen Testdurchlauf geschickt. Einen umfassenden Leitfaden zum Anbieter finden Sie im Hub Mistral AI. Hinweis zur Währungsumrechnung: USD-Preise wurden zum EZB-Referenzkurs vom 12.10.2026 (1 EUR = 1,1181 USD) umgerechnet; Quelle: EZB. Es handelt sich um geschätzte Richtwerte.

Was Mistral am 6. Oktober vorgestellt hat

Mistral Large 4 ist das erste neue „Large“-Modell seit Dezember 2025 und das größte System in der bisherigen Unternehmensgeschichte. Mistral beschreibt es als Hybrid aus Instruktions- und Reasoning-Modell: Dasselbe Modell antwortet je nach Einstellung direkt oder führt zunächst eine Denkphase („Thinking“) durch. Das Unternehmen bezeichnet es als „bestes Modell mit offenen Gewichten aus den USA oder Europa in aggregierten Benchmarks“. Diese geografische Einschränkung ist bewusst gewählt, da chinesische Entwickler wie DeepSeek, Moonshot (Kimi), Alibaba (Qwen) und Z.ai (GLM) die Bestenlisten offener Modelle seit über einem Jahr anführen.

Diese Zahlen sind als vorläufig zu betrachten. In ersten Berichten kursierten auch Werte von 675 Milliarden Gesamt- und 41 Milliarden aktiven Parametern; diese stammen jedoch vom Vorgänger Mistral Large 3. Genaue Details zur Expertenanzahl, dem Routing und dem Schichtenaufbau will Mistral zeitgleich mit den Modellgewichten veröffentlichen.

Benchmarks laut Mistral AI

Mistral konzentriert sich bei den Leistungstests auf Segmente, in denen das Modell vor allem an Unternehmenskunden und Behörden adressiert werden soll: Cybersicherheit, Finanzen, Recht, Industrie und Softwareentwicklung.

Unabhängige Messungen liegen bereits von Artificial Analysis vor: 38,4 Punkte im Intelligence Index bedeuten Platz 8 unter den Modellen mit offenen Gewichten - hinter sieben chinesischen Systemen (Stand: 6. Oktober, via Trending Topics). Zum Vergleich: Claude Opus 5.5 erreicht dort 57,6 Punkte, das führende offene Modell MiMo-V2.6-Pro liegt bei 46,3 Punkten. Einen kompletten Vergleich zu Preisen und Resultaten bietet der Bericht Mistral Large 4 vs Claude, GPT, Gemini und DeepSeek.

Open Weights: Veröffentlichungsdatum und Lizenz

• Zeitplan: Mistral kündigt die Bereitstellung für „Ende des Monats“ an. VentureBeat nennt den 27. Oktober 2026 als Termin, nach etwa dreiwöchigen Vorabtests mit Cybersecurity-Partnern und Regierungsinstitutionen.
• Grund für die Verzögerung: Pierre Stock, VP Research bei Mistral, erklärte gegenüber TechCrunch, dass man vorab verifizieren möchte, dass die offenen Gewichte primär für Schutzmaßnahmen und nicht für Angriffe genutzt werden können. Zudem soll der finale Trainings-Checkpoint abgewartet werden, da das Reinforcement Learning noch andauert.
• Lizenzmodell: Bislang unbestätigt. Während Large 3 und Small 4 unter Apache 2.0 standen und Medium 3.5 unter einer modifizierten MIT-Lizenz erschien, rechnet VentureBeat mit einer proprietären Mistral-Lizenz. Ein Release unter Apache 2.0 gilt derzeit als unwahrscheinlich.

Ein lokaler Betrieb auf Standard-Hardware ist ohnehin ausgeschlossen: 1,05 Billionen Parameter erfordern bei 16-Bit-Präzision rund 2,1 TB Speicher und selbst nach einer 4-Bit-Quantisierung noch etwa 525 GB. Dies setzt dedizierte Server-Hardware voraus und übersteigt Desktop-Karten wie eine GeForce RTX 4090 bei weitem. Kleinere Modelle, die lokal lauffähig sind, finden Sie im Hub Mistral AI.

Preise der API: Günstig, aber kein Tiefstpreis

Die regulären Listenpreise von ca. 1,22 EUR / 3,74 EUR (1,36 / 4,18 USD) pro Million Token unterbieten Claude Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol (jeweils ca. 1,79 / 8,94 EUR bzw. 2 / 10 USD auf OpenRouter) sowie Mistral Medium 3.5 (ca. 1,34 / 6,71 EUR bzw. 1,50 / 7,50 USD). Der aktuelle 50-%-Rabatt senkt das Niveau auf ca. 0,61 / 1,87 EUR (0,68 / 2,09 USD). Zur Dauer der Aktion machte Mistral keine genauen Angaben; Branchenberichte sprechen von etwa zwei Wochen. Zu beachten ist der Tokenverbrauch im Reasoning-Modus: In unserem Testdurchlauf entfielen 42.230 von 62.423 generierten Token rein auf interne Denkprozesse, die regulär abgerechnet werden. Einen detaillierten Überblick bietet die Übersicht Mistral Preise.

Verfügbarkeit und Zugriff

1. Mistral Studio API - Zugriff über La Plateforme mit Entwicklerkonto.
2. OpenRouter - Seit dem Veröffentlichungstag integriert, mit Mistral als Provider. Über diesen Weg erfolgte auch unser Testlauf. Eine Anleitung finden Sie im Guide OpenRouter.
3. Mistral Vibe (ehemals Le Chat) - In den Ankündigungsmaterialien wird eine direkte Integration von Large 4 in den Chatdienst bisher nicht erwähnt. Zur Einordnung der Chat-Tarife: Der Pro-Plan liegt bei 17,84 EUR monatlich (Team: 29,74 EUR pro Nutzer/Monat, Stand 12.10.2026 laut Mistral-Preisseite inklusive Steuern für Deutschland); ob und wann Large 4 dort zur Verfügung steht, ist offen.

Technisches Detail am Rande: Über OpenRouter lassen sich derzeit nur zwei Reasoning-Stufen konfigurieren - vollständig aktiv oder komplett deaktiviert. Zwischenstufen wie „low“ oder „medium“ fehlen bislang, was sich unmittelbar auf Latenz und Tokenkosten auswirkt.

Erste Messergebnisse aus unserem Testdurchlauf

Direkt nach der Freigabe habe ich Mistral Large 4 demselben Testset aus 13 Aufgaben unterzogen, das wir im Rahmen der KI-Modell-Arena für über 30 Modelle nutzen. Das Testmaterial umfasste 9 Textformen (Artikel, Produktbeschreibung, Kunden-E-Mail, Social-Media-Beitrag, Kurzgeschichte, Titelvorschläge, Zusammenfassung, kindgerechte Erklärung, Übersetzung), zwei Korrekturaufgaben und zwei Sprachquizze. Wir haben den Test in polnischer Sprache durchgeführt. Die Auswertung erfolgte als verblindete Bewertung durch Claude Opus 5.5 und GPT-6 Sol als Richtermodelle.

• Mit Reasoning: 69,2 von 100 Punkten - vergleichbar mit Mistral Medium 3.5 (68,0), aber mit deutlichem Rückstand auf DeepSeek V4 Pro (74,1) und Claude Sonnet 5.5 (80,4).
• Ohne Reasoning: 65,6 Punkte. Allerdings wurden die 9 Schreibaufgaben in 91 Sekunden statt in knapp 15 Minuten bewältigt, bei Gesamtkosten von ca. 0,013 EUR (0,015 USD) für den Durchlauf.
• Stärken: Hohe linguistische Detailgenauigkeit in den Grammatik- und Sprachquizzen (46/46 und 46/48 Punkte).
• Schwächen: Im Reasoning-Modus erreichte das Modell dreimal das Tokenlimit während der Denkphase und lieferte unvollständige oder leere Rückmeldungen. In den Textausgaben zeigten sich vereinzelt Halluzinationen und sprachliche Fehlübertragungen.

Ausführliche Messreihen, Zitate und Vergleichstabellen dokumentiert der Beitrag Mistral Large 4 im Test.

Fazit und Einordnung

Für den europäischen KI-Sektor markiert das Release einen bedeutenden Meilenstein: Ein sehr großes Foundation-Modell, trainiert in europäischen Rechenzentren, mit umfassender Abdeckung aller EU-Amtssprachen und der Perspektive auf Open Weights. Für reine Textgenerierung existieren derzeit performantere oder günstigere Alternativen wie DeepSeek-Modelle oder Gemini 3.8 Flash. Relevanz besitzt das Modell insbesondere für Unternehmen mit strikten Vorgaben bezüglich Datenresidenz im EU-Raum oder für Organisationen, die eine eigene On-Premise-Infrastruktur vorbereiten. Einen vergleichbaren Ansatz zeigte am Vortag das US-Unternehmen Reflection AI mit dem Modell Beam.

Quellen

• Mistral: Introducing Mistral Large 4 (6.10.2026)
• Mistral-Dokumentation mistral-large-4-0 (Spezifikationen, Kontext, Preise)
• VentureBeat (Release der Modellgewichte am 27.10., Lizenzdetails)
• MarkTechPost (1,05-Billionen-Parameter-Architektur)
• TestingCatalog (Benchmarks, Red Teaming)
• TechCrunch (Stellungnahme von Pierre Stock)
• Trending Topics (Artificial Analysis Intelligence Index)
• OpenRouter Modellverzeichnis und eigener Benchmark-Test, 7.10.2026

Geprüft am: 7. Oktober 2026.

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