Mistral Large 4 vs Mistral Large 3: de upgrade die 40% meer kost

De deprecatiekennisgeving is één zin lang, en het was het meest verstrekkende dat Mistral in oktober publiceerde. "Dit model is verouderd. Gebruik Mistral Large 4 voor nieuwe integraties," staat op de documentatiepagina voor Mistral Large 3, gedateerd 31 oktober 2026 — twee dagen nadat de gewichten van Mistral Large 4 beschikbaar kwamen. Large 3 wordt morgen niet teruggetrokken; het wordt gesloten voor nieuw werk, wat in de praktijk betekent dat elke nieuwe integratie, evaluatie en benchmarkrun vanaf nu wijst naar een model dat 40% meer per token kost en wordt geleverd onder een licentie die je niet langer toestaat het vrij door te verkopen. Dat is de afweging die de upgrade van je vraagt, en het is niet de afweging die de benchmarkdekking schetst.

Wat de deprecatie eigenlijk zegt

Op de modelpagina van Mistral staat Mistral Large 3 vermeld met 675 miljard totale parameters en 41 miljard actieve parameters, met een context van 256K, uitgebracht op 2 december 2025 onder Apache 2.0. De opvolger, Mistral Large 4, heeft 1,05 biljoen totale en 52 miljard actieve parameters, met een context van 1M, werd op 6 oktober 2026 gepreviewd en op 29 oktober met open gewichten vrijgegeven. Mistral duidt mistral-large-4 via API-id aan als de opvolger.

Twee details in die combinatie verdienen meer aandacht dan ze hebben gekregen. Het eerste is dat de licentie is gewijzigd. Apache 2.0 werd de Mistral Ecosystem Open-Weight License, een aangepaste MIT-licentie die commercieel gebruik toestaat, maar een afzonderlijke commerciële overeenkomst vereist voor iedereen die het model als model-as-a-service aanbiedt. Als je Large 3 fine-tunet en toegang tot het resultaat verkoopt, vraagt Large 4 je eerst met Mistral te overleggen. Het tweede is dat Mistrals eigen documentatie Mistral Large 4 nog steeds als "Public Preview" bestempelt, terwijl het licentieblok op dezelfde pagina het als open-weight beschrijft. Beide kunnen waar zijn — het model is gepubliceerd, de release is niet formeel afgesloten — maar een team dat een migratie plant, moet "preview" en "open weight" niet als hetzelfde rijpheidssignaal lezen.

De prijs ging omhoog en de kosten per taak gingen omlaag

Beide uitspraken kloppen, en dat is wat deze upgrade verwarrend maakt.

Invoertokens — $0,50 per miljoen bij Mistral Large 3, $0,70 bij Mistral Large 4. Een stijging van 40%.

• Outputtokens — $1,50 per miljoen voor Mistral Large 3, $2,10 voor Mistral Large 4. 40% hoger.

• Gecachte invoer — $0,07 per miljoen op Mistral Large 4; de documentatiepagina van Mistral Large 3 vermeldt geen tarief voor gecachte invoer.

• Kosten per voltooide taak op de Artificial Analysis-index — $2,06 op Mistral Large 4, 63% lager dan de $5,54 van de preview uit oktober.

Het cijfer van 63% is echt, en het beschrijft iets anders dan wat een koper ervaart. Het vergelijkt Large 4 met zijn eigen eerdere preview, toen het model zowel duurder per token was als veel meer tekst produceerde. Wat het niet doet, is Large 4 met Large 3 vergelijken, omdat Artificial Analysis momenteel helemaal geen Intelligence Index-score voor Large 3 publiceert — de pagina geeft de index als niet van toepassing aan en vermeldt dat het model geen openbaar gebenchmarkte API-configuratie heeft. De wijdverbreide sprong van "9 naar 38.4" tussen de twee modellen is dus geen meting van deze upgrade. Het is een score uit een indexversie die inmiddels is vervangen.

De vraag over de score, eerlijk gezegd

Op de huidige Artificial Analysis Intelligence Index v5 — op 27 oktober 2026 opnieuw opgebouwd — is het enige echt vergelijkbare paar te vinden binnen de eigen familie van Large 4. De oktoberpreview scoorde 25, en de vrijgegeven checkpoint scoort 26 bij hoog redeneerniveau en 23 bij medium. Dat is de gemeten verbetering door de drie extra weken reinforcement learning die Mistral beschrijft, en het is één punt.

Voor de generatieclaim blijven alleen de eigen evaluaties van Mistral over: 41% op Terminal-Bench 4.0 tegenover 28% in de preview, 61,7% op DeepSWE v1.1, 79% op CyberGym-E2E, 84,5% op BrowseComp. Allemaal door de leverancier gerapporteerd, en met name het Terminal-Bench-cijfer meet iets anders, afhankelijk van de scaffold: 24,7% wanneer dezelfde weights op de neutrale mini-swe-agent-harness van Artificial Analysis draaien. Er is geen equivalente, door Mistral gepubliceerde suite voor Large 3 om ernaast te leggen. Iedereen die je vertelt dat Large 4 precies N punten beter is dan Large 3, citeert een index die in die vorm niet meer bestaat.

Wat zonder liniaal kan worden gezegd: Large 4 voegt een redeneerladder toe die Large 3 niet heeft, met lage, gemiddelde en hoge inspanningsniveaus waar het oude model er geen had, en hoog is de standaard. Het verdubbelt de context naar 1M en, belangrijker voor langdurige taken, het denkt na voordat het antwoordt. Dat zijn categorische veranderingen, geen schaalveranderingen. De prijs van een categorische verandering is dat oude prompts zich anders gedragen — soms beter, vaak duurder.

De factuur bij een echte werklast

Honderd miljoen inputtokens en veertig miljoen outputtokens per maand, hetzelfde volume dat elders op deze blog wordt gebruikt, omdat het ongeveer overeenkomt met één middelgrote supportassistent.

• Mistral Large 3 — 100 × $0,50 is $50, en 40 × $1,50 is $60, voor $110 per maand.

• Mistral Large 4 — 100 × $0,70 is $70, en 40 × $2,10 is $84, samen $154 per maand.

• Het verschil — $44 per maand, oftewel 40%, bij identieke tokenaantallen.

Identieke tokenaantallen zijn de aanname die bevraagd moet worden. Mistral Large 4 is standaard een reasoningmodel, en reasoningmodellen produceren meer tokens voor hetzelfde verzoek. Artificial Analysis meet 82.000 outputtokens per indextaak op het vrijgegeven checkpoint — 39% minder dan de 135.000 van de preview, wat laat zien hoeveel van de kosten van de preview uit woordenvloed bestond, en ook dat 82.000 nog steeds veel is. Mistral beweert afzonderlijk dat het model 47% minder tokens per taak gebruikt dan GLM-5.3, wat een vergelijking met een concurrent is, niet met Large 3.

Praktisch gevolg: als je het model achter een ongewijzigde prompt vervangt, stijgen zowel je tokenaantal als je tarief, en verandert de rekening met meer dan 40%. Zet de redeneerinspanning op laag voor classificatie, extractie en het genereren van korte teksten, en de kloof wordt kleiner. Laat je hem voor alles op hoog staan, dan betaal je een redeneertoeslag voor werk dat die nooit nodig had. Die ene instelling is meer waard dan welke migratiekorting dan ook.

De licentie is het deel dat je twee keer moet lezen.

Apache 2.0 op Mistral Large 3 betekende geen voorwaarden die de tijd van een advocaat waard waren. De Mistral Ecosystem Open-Weight License op Large 4 is een aangepaste MIT: vrij gebruiken, wijzigen, fine-tunen en commercialiseren, met een aparte commerciële licentie vereist voor model-as-a-service. Mistral maakt in zijn aankondiging expliciet dat aanbieders er een moeten verkrijgen.

De uitzonderingen zijn van belang voor intermediairs. De definitie sluit ingebedde eindgebruikersproducten uit en het "louter doorgeven van verzoeken aan modellen die door anderen worden gehost", waardoor ruimte blijft voor een gateway die verkeer doorstuurt naar door Mistral gehoste inferentie. Wat er niet duidelijk onder valt, is zelf de gewichten hosten en andere mensen ze laten aanroepen — wat een platformteam doet wanneer het een gedeeld inferentie-eindpunt opzet voor zijn eigen productgroepen. Als dat uw architectuur is, verandert de upgrade zowel uw juridische positie als uw rekening, en het antwoord is een gesprek met Mistral in plaats van het lezen van de licentie.

Dit is ook waar een routeringslaag zijn plaats verdient, met een kanttekening. OrcaRouter geeft de lijstprijs van de provider door tegen 0% opslag, zodat een prijswijziging van een leverancier dezelfde dag aan onze kant live is in plaats van bij de volgende contractverlenging — handig wanneer een model in drie weken van $1,36 naar $0,70 gaat, zoals dit model deed. Maar noch Mistral Large 4 noch Mistral Large 3 staat in onze catalogus, dus we kunnen deze migratie niet voor je routeren. Wat we wel kunnen doen, is de rest van je stack op één sleutel houden terwijl jij beslist, met automatische failover en meer dan 200 modellen achter één endpoint.

Een migratiechecklist die op één scherm past

• API-id — mistral-large-2512 wordt mistral-large-4 of de bijbehorende alias mistral-large-4-0; de oude id blijft bestaand verkeer bedienen, maar is gesloten voor nieuwe integraties.

• Reasoning-parameter — Large 4 biedt effort op laag, gemiddeld en hoog, waarbij hoog de standaard is en laag de oude modus "none" vervangt; prompts die deze nooit instellen, redeneren nu.

• Context — 256K wordt 1M, wat de chunkingstrategie meer verandert dan het model; retrieval-pipelines die op 256K zijn afgestemd, gaan stilletjes veel grotere prompts versturen als je ze hun gang laat gaan.

• Uitvoerbudget — Mistral publiceert geen maximale uitvoerwaarde voor Large 4; meet die af tegen het endpoint dat je aanroept voordat je een getal aanneemt.

• Vision — Mistral publiceert een vision-encoder van 1,6B voor Large 4 en brengt de encoder voor Large 3 niet apart uit; het multimodale pad is in beide native, maar voer beeldtaken opnieuw uit in plaats van pariteit aan te nemen.

• Licentie — als je inference doorverkoopt, sluit dan de commerciële overeenkomst vóór je uitbrengt, niet erna.

• Evals — herijk de baseline op je eigen taken bij hoge en lage inspanning. De cijfers van de leverancier zijn niet overdraagbaar, en je oude slaagpercentages ook niet.

Wie moet nu handelen, en wie moet wachten?

Stap nu over als je werk agentisch, lang-context of reasoning-intensief is, en als je factuur wordt gedomineerd door retries in plaats van first-pass-tokens. De tariefstijging van 40% is niet het getal dat in dat profiel telt; het getal dat telt is hoeveel pogingen een taak kost, en de reasoning-ladder is het eerste dat Mistral heeft uitgebracht dat dit aannemelijk vermindert.

Wacht: als je workload een hoog volume heeft, korte output oplevert en al slaagt, dan is een tariefsverhoging van 40% voor functionaliteit die je niet gebruikt een regelrecht verlies, en Large 3 blijft dienen. De deprecatie sluit het af voor nieuwe integraties, niet voor bestaand verkeer — maar beschouw dat als een aanloop met een einde, niet als een permanente optie, en vraag Mistral om de uitfaserdatum schriftelijk, in plaats van die af te leiden uit een documentatiepagina.

En als u tussen de twee kiest op basis van een benchmarkgrafiek, controleer dan eerst uit welke index die afkomstig is. De meest geciteerde cijfers voor dit tweetal zijn gemeten op een build die op 27 oktober werd vervangen, en de enige score die beide modellen vandaag delen, is dat Large 4 er een heeft en Large 3 niet. Een migratiebeslissing op die gronden is een beslissing op basis van een verouderde meetlat — en dat is precies het soort ding dat een prijsstijging van 40% duur maakt.