Muse Wonder vs. Mistral Large 4.0: Een uitgebracht model vergeleken met een model dat nog in preview is

Het eerste eerlijke dat je over Muse Wonder tegenover Mistral Large 4.0 kunt zeggen, is dat slechts één ervan af is. Meta Superintelligence Labs bracht Muse Wonder op 12 oktober 2026 uit naar een commerciële API: $4,00 per miljoen inputtokens, $20,00 per miljoen outputtokens, een contextvenster van 1.048.576 tokens en een Artificial Analysis Intelligence Index van 52. Mistral AI bracht Mistral Large 4.0 op 6 oktober 2026 in openbare preview — zes dagen eerder — voor $1,36 input en $4,18 output per miljoen, met een onafhankelijke index van 38,4, geen vrijgegeven gewichten, geen genoemde licentie en een outputplafond dat Mistral niet heeft gedocumenteerd. Alles hieronder is deze week waar en sommige ervan zullen voor november niet meer waar zijn, omdat Mistral heeft gezegd dat de gewichten voor het einde van de maand beschikbaar komen.

Veertien punten, en wat ze kosten

De samengestelde kloof is de grootste in deze reeks, en het is het minst interessante getal op de pagina. Beide cijfers komen van Artificial Analysis op dezelfde revisie van zijn index, dus ze zijn direct vergelijkbaar:

• Intelligence Index — Muse Wonder (max) 52, negende van 219 modellen; Mistral Large 4 Preview 38.4, vierenzestigste van 225

• Lijsttarief — Muse Wonder $4,00 in / $0,20 in cache / $20,00 uit per miljoen; Mistral Large 4.0 $1,36 in / $0,14 in cache / $4,18 uit

• Kosten per indextaak — Muse Wonder ongeveer $4,52; Mistral Large 4.0 ongeveer $1,13, een kwart daarvan

• Uitvoertokens bij de index-run — Muse Wonder ongeveer 130 miljoen; Mistral Large 4.0 ongeveer 200 miljoen

• Contextvenster — Muse Wonder 1.048.576 tokens opgegeven en geleverd; Mistral Large 4.0 1.048.576 in de documentatie van Mistral, 524.288 zoals de onafhankelijke beoordelaar het leest

• Parameters — Muse Wonder niet bekendgemaakt; Mistral Large 4.0 1,05 biljoen in totaal, met 49 miljard actieve parameters per token plus een vision-encoder met 1,6 miljard parameters

• Gewichten — Muse Wonder propriëtair, niets gepubliceerd; Mistral Large 4.0 vandaag propriëtair, met de belofte tegen eind oktober 2026 open te zijn

De kostenverhouding van 4× is de echte beslissing, en die wordt niet verzacht door het indexverschil, zoals bij sommige combinaties in deze reeks wel het geval is. Muse Wonder verbruikt minder tokens en scoort toch 14 punten hoger, dus het prijsverschil koopt werkelijk capaciteit in plaats van breedsprakigheid. Maar een model met een indexscore van 38,4 is niet slecht — het zit ongeveer op het niveau van een capabel redeneermodel uit het middensegment — en de vraag waar een koper feitelijk voor staat, is of veertien punten capaciteit het waard zijn om het verbruik te verviervoudigen op een pipeline die heel veel tokens verwerkt.

Voor het meeste werk met een hoog volume is dat niet het geval. Voor agentisch coderen en professionele langetermijntaken zijn de previewscores van Mistral Large 4.0 dusdanig zwak dat het goedkopere model geen echte vervanging is; volgens de eigen cijfers van de leverancier staat het op 28,3 op Terminal-Bench 4.0 en 49,8 op de samengestelde Coding Agent Index, wat een resultaat van een andere orde is dan de terminalcijfers die Meta voor Muse Wonder publiceert.

De preview-clausule

De eigen documentatie van Mistral is het op dit moment niet met zichzelf eens over dit model, en een vergelijking die vandaag wordt geschreven, erft dat.

• Het contextvenster wordt in de documentatie van Mistral vermeld als 1 miljoen tokens en door Artificial Analysis gelezen als 524.288 — een factor twee, onopgelost.

• Het aantal actieve parameters wordt op sommige Mistral-oppervlakken weergegeven als 49 miljard en op andere als 52 miljard.

• Er wordt geen licentie genoemd. Het eigen materiaal van Mistral bestempelt de release als "Open" zonder nadere specificatie, en de evaluator markeert het als propriëtair zonder dat het licentieveld is ingevuld. Mistral Large 3 had Apache 2.0; deze heeft nog niets.

• De maximale uitvoerlengte is niet gedocumenteerd.

• De lanceerpromotieprijs — $0,68 input en $2,09 output, de helft van het standaardtarief — is doorgestreept op de prijslijst van Mistral, wat betekent dat deze afloopt.

Geen daarvan is een schandaal. Zo ziet een preview er van buitenaf uit: een model waarvan de serverconfiguratie nog in beweging is, dat met minder vooraankondiging wordt verkocht en dat sneller opnieuw geprijsd of uitgefaseerd kan worden dan een release met algemene beschikbaarheid. Muse Wonder heeft zijn eigen onopgeloste vragen — de alleen via een abonnement beschikbare Full checkpoint, de Active Memory-functie die niemand in productie heeft getest — maar de tariefkaart, het contextvenster en de endpoints zijn vaststaande feiten in plaats van een actuele beste inschatting.

De praktische consequentie voor iedereen die deze twee tegen elkaar benchmarkt, is dat de Mistral-kolom zal verschuiven. De scores van een previewmodel veranderen tussen revisies van dezelfde harness zonder dat de leverancier iets aankondigt, en een workload die op een previewgetal is afgestemd, moet worden beschouwd als afgestemd op een bewegend doel.

Waar Mistral Large 4.0 iets heeft wat Muse Wonder niet heeft

Twee dingen, en beide zijn specifiek in plaats van incrementeel.

Het eerste is soevereine implementatie, en het is een inkoopantwoord in plaats van een benchmarkantwoord. Mistral traint en serveert dit model in zijn eigen Europese datacenters op Europese hardware — het lanceringsmateriaal noemt 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU's en een Serie D van €3 miljard — en het is van nature meertalig in ongeveer 160 talen, waaronder alle officiële EU-talen. Voor een Europese koper in de publieke sector of een gereguleerde koper is dat vaak de hele beslissing, en Muse Wonder doet daar tegen geen enkele prijs aan mee. Het model van Meta wordt door Meta geserveerd, op Meta's voorwaarden.

De tweede is beveiligingswerk, waar de beweringen van Mistral ongewoon concreet zijn. De leverancier meldt 82% bij het reproduceren en patchen van een echte open-sourcekwetsbaarheid, wat volgens hem het hoogste is van alle geteste modellen, en 93% op een cybersecuritysuite met 40 uitdagingen. Verder beweert het dat Claude Opus 5.5 en GPT-6 Astra bijna nul scoren op dezelfde test omdat ze de taak weigeren. Dat zijn door de leverancier gerapporteerde cijfers over Mistrals eigen model, en de weigeringsclaim is een karakterisering door de leverancier van het gedrag van twee concurrenten — behandel beide als claims. Als de cijfers zelfs maar bij benadering standhouden, is er wel een klasse van defensief beveiligingswerk en werk voor het genereren van patches waarin een model met index 38,4 nuttiger is dan een met 52, wat precies het soort inversie is dat een samengestelde score niet kan tonen.

Wat codekwaliteit betreft zoals beoordeeld door mensen in plaats van een geautomatiseerde testopstelling, kende een blinde evaluatie door Surge AI, met verborgen labels en professionele annotatoren, Mistral Large 4.0 een score van 3,74 toe op een schaal van vijf, als tweede van de vijf geteste modellen — voor Kimi K3 met 3,59 en achter Claude Opus 5 met 4,22. Dat is een klein, reëel signaal dat de samengestelde score het model op code onderschat, en het is het soort cijfer dat in tabellen van leveranciers nooit voorkomt.

De Europese kwestie, en de routeringskwestie

Mistral Large 4.0 staat niet in de OrcaRouter-catalogus. Aan onze kant is er geen mistral-route voor dit model en deze pagina zal dat ook niet suggereren — de preview draait vandaag op het eigen platform van Mistral, de Studio API en verschillende platforms van derden. Meta's Muse Wonder is evenmin van ons: het draait op de Meta Model API en Muse Code, en er is geen vermelding van meta/muse-wonder in onze catalogus.

Wat hier routeerbaar is, is de laag onder beide beslissingen. Muse Spark 1.2 — het grotere Meta-checkpoint waar deze familie van afstamt — staat in de catalogus tegen $1,25 input en $4,25 output per miljoen tokens over een venster van 1.048.576 tokens met $0,15 cache-reads. En de reden om beide vergelijkingen op één endpoint te houden, is dat geen van beide een vaststaande aankoop is: de preview van Mistral zal veranderen wanneer de weights arriveren en de licentie een naam krijgt, en het Full-checkpoint van Meta krijgt misschien wel of geen API-pad. Lijstprijzen van providers worden tegen 0% markup doorberekend, dus wanneer een leverancier een preview herprijst — zoals de doorgestreepte introductieprijs van Mistral uiteindelijk zal doen — beweegt het cijfer aan onze kant dezelfde dag mee in plaats van bij de volgende factuurcyclus. De routerings-DSL en automatische failover bestaan voor precies de vorm die deze vergelijking heeft: een workload die je op een nog niet vaststaand model wilt uitproberen zonder er een productiepad op te verwedden.

Kiezen tussen een afgewerkt model en een onafgewerkt model

• Kies Mistral Large 4.0 wanneer de implementatie Europees moet zijn, wanneer meertalige dekking in EU-talen belangrijk is, of wanneer het werk defensieve beveiliging en patchgeneratie betreft. In die drie gevallen is de indexkloof het verkeerde instrument.

• Kies Mistral Large 4.0 wanneer de kosten per taak de beperkende factor zijn. Met $1,13 per indextaak tegenover $4,52 is het het goedkoopste kwart in deze reeks, en voor grootschalige classificatie, extractie en samenvatting komt er niets in de buurt.

• Bouw niet voort op de preview-cijfers van Mistral Large 4.0 alsof ze definitief waren. Een model waarvan het contextvenster en het aantal parameters op de eigen pagina's van de leverancier nog steeds worden betwist, is een model waarvan de benchmarkkolom zal veranderen.

• Kies Muse Wonder wanneer het werk agentisch en langdurig is, wanneer spraak of video de invoer is, of wanneer de uitvoer lang moet zijn — Meta's plafond van 943.718 tokens voor één antwoord heeft hier geen equivalent, aangezien Mistral er geen heeft gedocumenteerd.

• Kies Muse Wonder wanneer je de capaciteit nu nodig hebt en er het viervoudige voor kunt betalen. Een indexkloof van veertien punten op een GA-endpoint met een vastgestelde tariefkaart is een premie voor zekerheid, net zozeer als voor de score.

De reden dat dit tweetal niet tot een eenduidig oordeel leidt, is dat de twee modellen niet om dezelfde aankoop concurreren. Het ene is een frontiermodel met een gepubliceerde tarievenkaart en een onvoltooide functieset; het andere is een goedkoper, soeverein, nog in wording zijnd model met een licentie die nog niet bestaat. Over drie weken is Mistral Large 4.0 misschien wel het interessantste van de twee — open gewichten onder een genoemde licentie zouden elke alinea hierboven veranderen. Op dit moment is slechts één van de twee iets waar je je aan kunt vastleggen.