MIDM K 3.0 Pro vs Mistral Large 4: Un listón de 26 y un precio de setenta centavos

Mistral Large 4 obtiene 26 en el Artificial Analysis Intelligence Index. Es una cifra modesta para un buque insignia de un billón de parámetros —tres puntos por encima de la mediana de 23 para modelos de pesos abiertos de su tamaño, y veintinueve por detrás de los 55 de GPT-6.1 Sol—, y es el dato más útil de esta comparación, porque es un techo que el MIDM K 3.0 Pro de KT podría superar realmente. Todas las demás comparativas de modelos baratos en este blog enfrentan a un recién llegado sin medición contra un modelo que puntúa en los cuarenta o los cincuenta, donde la pregunta interesante es cuán grande es la brecha. Aquí el lado medido es superable. MIDM K 3.0 Pro, lanzado el 29 de octubre de 2026 a $0.20 por millón de tokens de entrada y $0.80 de salida, no tiene ninguna puntuación; Mistral Large 4, presentado en vista previa el 6 de octubre y con pesos abiertos antes de que terminara ese mes, tiene una puntuación de 26, un costo medido de $2.06 por tarea del índice y 117 tokens de salida por segundo. Por una vez, «no lo sabemos» describe una pregunta genuinamente abierta en lugar de una forma educada de decir «probablemente peor».

Uno publicó sus pesos; el otro, una lista de precios.

Los dos lanzamientos se produjeron con pocos días de diferencia y apuntaron en direcciones opuestas, lo que explica ambos productos. Mistral puso Mistral Large 4 en vista previa pública el 6 de octubre y tenía los puntos de control publicados antes de que terminara el mes, con tres semanas más de aprendizaje por refuerzo, una mejora de 13 puntos en Terminal-Bench 4.0 y un nivel de razonamiento bajo añadido, según la propia publicación de lanzamiento de la empresa. KT abrió Token Factory el 29 de octubre con MIDM K 3.0 Pro como su modelo nacional estrella. Una empresa terminó el mes regalando su buque insignia; la otra lo terminó vendiendo acceso a un modelo que nadie fuera de Corea puede descargar.

Mistral Large 4 es un modelo de mezcla de expertos nativamente multimodal: 1,05 billones de parámetros totales con 52 mil millones activos, más un codificador visual de 1,6 mil millones de parámetros, que acepta texto e imágenes y devuelve texto. La documentación de Mistral sitúa la ventana de contexto en 1M de tokens y Artificial Analysis mide sobre esa misma ventana de 1M, así que, a diferencia de la mayoría de las afirmaciones de proveedores en este lote, está corroborado en lugar de simplemente aseverado. Los pesos llegaron bajo la Mistral Ecosystem Open-Weight License, que permite el uso comercial con restricciones: la parte de "abierto" que la mayoría de la cobertura omite.

MIDM K 3.0 Pro es la imagen especular en casi todos los aspectos. 120 mil millones de parámetros totales con 12 mil millones activos, un híbrido de capas Mamba, de mezcla de expertos y de atención que responde a un diseño centrado en el coste de servicio y no en la capacidad, texto de entrada y texto de salida sin ninguna vía de visión, un contexto de 261,795 tokens y sin pesos. Lo que diferencia a KT no es el modelo, sino la forma de prestarlo: infraestructura nacional coreana, facturación en KRW y una plataforma pensada para empresas que no pueden enviar tokens al extranjero.

• Parámetros — Mistral Large 4: 1,05T en total, 52B activos, además de un codificador de visión de 1,6B; MIDM K 3.0 Pro: 120B en total, 12B activos

• Modalidad: entrada de texto e imagen para Mistral Large 4; solo texto para MIDM K 3.0 Pro

• Contexto — 1 M de tokens para Mistral Large 4, confirmado tanto por la documentación de Mistral como por la ventana de pruebas de Artificial Analysis; 261.795 documentados para MIDM K 3.0 Pro

• Pesos — publicados antes de finales de octubre de 2026 bajo la Mistral Ecosystem Open-Weight License, frente a ninguno

• Precio de lista — $0.70 de entrada / $2.10 de salida por millón para Mistral Large 4, frente a $0.20 / $0.80

• Precio vigente hoy — $0.14 / $0.56 para MIDM K 3.0 Pro mientras el descuento de KT está vigente hasta el 30 de noviembre, frente a la tarifa fija de Mistral de $0.70 / $2.10

• Índice independiente — 26, frente a ninguno

• Costo por tarea de indexación — $2.06, frente a no medido

Lo que 26 realmente significa cuando le pones precio

Una puntuación moderada en el índice no equivale a un modelo inútil, y las demás mediciones de Mistral Large 4 son la razón para afirmarlo. Con 117 tokens de salida por segundo, es aproximadamente el doble de rápido que los 56 medidos de GPT-6.1 Sol y más de tres veces los 32 de Kimi K3.1 Pro; además, con 11,7 minutos por tarea del índice, supera sin más la mediana de 13,1 minutos de su clase. Sus 2,06 $ por tarea no son baratos en términos absolutos, pero la cifra que más importa es la que está debajo: GPT-6.1 Sol cuesta 1,27 $ por tarea y obtiene una puntuación de 55, así que Mistral Large 4 ofrece aproximadamente la mitad de la capacidad por alrededor de 1,6 veces el precio del modelo que lo supera. Esa es la incómoda aritmética de ser un modelo rápido y barato por token que gasta muchos tokens.

Ahora pongamos el precio de MIDM K 3.0 Pro frente a él. Con $0.14 y $0.56, es una quinta parte de la tarifa de entrada de $0.70 de Mistral Large 4 y una cuarta parte de su tarifa de salida de $2.10; y después del 30 de noviembre queda en $0.20 y $0.80: un poco menos de un tercio de Mistral en entrada y un poco más de un tercio en salida. Si MIDM K 3.0 Pro obtiene una puntuación cercana a 26, es la mejor compra para cualquier carga de trabajo que no necesite visión ni una ventana de un millón de tokens. Si su puntuación está entre 10 y 19, el precio cinco veces más barato está comprando una herramienta genuinamente más débil y la comparación se reduce a «usar el barato para etiquetar y el rápido para todo lo demás».

Lo incómodo es que actualmente nadie puede distinguir esos dos mundos. KT no ha publicado resultados de benchmark para MIDM K 3.0 Pro. Artificial Analysis incluye el modelo anterior de KT, Mi:dm K 2.5 Pro, pero nunca ha completado una puntuación de inteligencia para él, y no tiene ninguna entrada para este modelo. La página del modelo es una hoja de especificaciones, una tabla de precios, una fecha de lanzamiento y un gráfico de latencia en vivo; y ese gráfico se contradice, ya que reporta 19,98 tokens por segundo en la fila del proveedor y un promedio de 62,93 en la mediana de tres días justo encima.

La cuestión de las licencias, que no es la cuestión de los pesos abiertos

Que los pesos de Mistral Large 4 se puedan descargar no significa que se puedan servir gratis. El checkpoint está publicado, y las condiciones de Mistral exigen una licencia para el alojamiento comercial a partir de cierto umbral; este es el patrón de «pesos abiertos, alojamiento restringido» que se ha convertido en estándar para los laboratorios europeos, y es la razón por la que la opción práctica para la mayoría de los equipos sigue siendo la API del proveedor. Lo que los pesos te compran es una salida: si cambian los precios de Mistral o las normas de residencia de datos de la UE, el modelo no desaparece.

MIDM K 3.0 Pro no ofrece ninguna salida en absoluto. Es una API cerrada sobre un único proveedor, y la propia documentación de plataforma de KT es explícita al respecto: los modelos de proveedor único no reciben su enrutamiento automático. Si el endpoint se degrada, no hay un segundo lugar al que llamar ni un checkpoint al que recurrir. Lo que KT pone en su lugar es la jurisdicción —todo el planteamiento de Token Factory se basa en el procesamiento nacional, la competencia en coreano y la liquidación en KRW—, y para una empresa coreana eso no es una frase de marketing: es la razón por la que el modelo existe.

Así que la comparación de licencias es en realidad una cuestión de qué tipo de riesgo se está asumiendo. Con Mistral Large 4 se asume riesgo de capacidad (26 no es alto), pero no riesgo de proveedor. Con MIDM K 3.0 Pro se asume el riesgo de capacidad en su totalidad y, encima, el riesgo de proveedor, a cambio de un precio y una jurisdicción que nada más en este segmento ofrece.

Tres cargas de trabajo, tres respuestas

Más que un veredicto, lo útil es señalar dónde cada modelo es la opción obvia, porque la diferencia de precio es lo bastante amplia como para que la respuesta cambie más de una vez.

La extracción de documentos de documentación coreana escaneada es el caso de MIDM K 3.0 Pro, y no hay comparación. El trabajo consiste en entrada de texto y salida estructurada, los volúmenes son grandes y la ventana de 261,795 tokens es amplia. A $0.56 por millón de tokens de salida, todo el pipeline cuesta menos que el almacenamiento al que escribe, y el codificador de visión de Mistral Large 4 es irrelevante porque el OCR ya se ha producido aguas arriba.

El triaje de capturas de pantalla, la lectura de gráficos y cualquier otra cosa en la que la entrada sea una imagen son el terreno de Mistral Large 4, y MIDM K 3.0 Pro simplemente no puede entrar en él. Un modelo solo de texto no es una opción más barata para una tarea de visión; no es una opción.

El trabajo con contexto largo —un código base de 400.000 tokens, una presentación regulatoria completa— depende de un número, no de una preferencia. Mistral Large 4 tiene una ventana de 1 M de tokens en la que coinciden tanto su documentación como su configuración medida, lo cual es suficiente. MIDM K 3.0 Pro se detiene en 261.795 y devolverá un error, no una respuesta degradada.

El incómodo cuarto caso es el que en realidad tienen la mayoría de los equipos: trabajo de texto de gran volumen por debajo de 200.000 tokens, donde la calidad importa y el volumen hace que la diferencia de precio sea decisiva. Ahí es donde la puntuación faltante cuesta dinero real, porque un equipo que hace una suposición incorrecta o bien paga diez veces de más durante un año, o bien pone en producción un pipeline que rinde deficientemente sin que se note.

Cómo comprar la respuesta en lugar de adivinar

Hay una forma barata de resolverlo. Doscientas solicitudes de tus propios registros con salidas correctas conocidas, pasadas por ambos modelos y puntuadas con la rúbrica que tu equipo ya use. A las tarifas de MIDM K 3.0 Pro, eso cuesta céntimos; en Mistral Large 4, con su apetito de tokens, unos pocos dólares. Dos días de trabajo compran un número más relevante que cualquier índice porque se mide en tu distribución.

En el caso de Mistral, el detalle práctico es que una tarifa que cambia bajo tus pies es donde el recargo hace más daño: una promoción interpretada como precio de lista es una factura que se duplica sin que nadie haya enviado nada. Se puede acceder a Mistral Large 4 a través de la propia API de Mistral y de varias plataformas de terceros; no está en nuestro catálogo y no lo enrutamos. La disciplina que aplicamos a los más de 200 modelos que sí enrutamos es la misma que hace que una promoción sea visible en lugar de llegar tarde: precios de lista de los proveedores repercutidos con un 0% de recargo, así que un cambio del proveedor llega el mismo día en lugar de esperar a que un revendedor lo note. MIDM K 3.0 Pro tampoco está en nuestro catálogo; lo sirve Token Factory de KT, y el consejo sincero para ese lado es probarlo con la propia clave de KT mientras el descuento del 30 por ciento está vigente hasta el 30 de noviembre.

En última instancia, la comparación se reduce a que Mistral Large 4 es una cantidad conocida con una puntuación modesta y un flujo de tokens rápido, y MIDM K 3.0 Pro es un desconocido barato con un umbral inusualmente bajo que superar. Veintiséis no es un número alto. Un modelo de 120 mil millones de parámetros con 12 mil millones activos podría alcanzarlo de forma plausible —los benchmarks en coreano son benevolentes con los modelos entrenados en coreano, y KT ha estado construyendo esta familia desde 2023—. También podría quedarse muy por debajo, y actualmente no hay forma de que nadie fuera de KT lo sepa. Esa incertidumbre, no el precio, es lo que un comprador debería tener en cuenta al valorar.