Mistral Large 4: что это такое, сколько это стоит и одна строка, которая всё ещё пуста на собственной карточке Mistral

Mistral Large 4 — флагманская универсальная модель Mistral AI и вершина линейки Large, которую Mistral Large 3 занимала до этого — нативно мультимодальная модель смеси экспертов, которую собственная документация Mistral описывает как имеющую 1,05 трлн общих параметров при 52 млрд активных, визуальный энкодер с 1,6 млрд параметров, контекстное окно в 1 млн токенов и цену по прайс-листу $1,36 за миллион входных токенов против $4,18 за миллион выходных. Название API — mistral-large-4. Чего нет на этой карточке — это то, что большая часть читателей приходит искать: значок лицензии на собственной странице модели Mistral гласит «Open» и затем не называет вообще ничего, и нет репозитория контрольных точек для скачивания. Это описание модели по состоянию на 13 октября 2026 года.

Контекст важен, поэтому о нём сразу. Mistral анонсировала публичную предварительную версию Mistral Large 4 6 октября 2026 года, и в этом блоге уже есть та новость, а также девять страниц со сравнениями, которые из неё следуют. Не хватало простой страницы под ними. Этот пробел измерен, а не предположен: само название набрало 3 141 показ и 68 кликов на нашем собственном ресурсе за двадцать восемь дней до 13 октября в разбивке по пяти запросам, тогда как уточняющие строки ниже него — artificial analysis — 129 показов, превью — 122, бенчмарк — 84, ollama — 70 — все небольшие. Сравнительные строки, тем временем, конвертируют в несколько раз лучше, чем само название, и именно поэтому страницы со сравнениями были написаны первыми. Это страница для читателя, который ввёл название и хотел узнать, что это такое.

Название и 4-0, засевшие в наших собственных URL-адресах

Mistral указывает модель как Mistral Large 4. В посте о запуске наряду с этим приводятся два неформальных обозначения — «ML4» и «le Chonk» — а в документации карточка модели представлена на странице, доступной как по mistral-large-4, так и по mistral-large-4-0. На бейдже самой карточки указано mistral-large-4, а в руководстве по выбору моделей указан mistral-large-4 как имя API, так что простая форма — текущее имя у поставщика, а замыкающий ноль — устаревший псевдоним, унаследованный от ссылки со дня запуска.

Это заслуживает одного предложения в порядке согласования, потому что каждая уже опубликованная здесь страница использует форму 4-0 — обзорный материал, страница хостинга и все девять сравнений зарегистрированы под mistral-large-4-0-*. Эти URL-адреса ведут к той же модели, которую описывает эта страница. Эта страница просто берёт написание производителя для справочной записи, так что читатель, попадающий сюда по одному лишь названию, встречает модель под тем именем, которое её создатель печатает в настоящее время.

Три статусные метки на карточке Mistral стоит читать вместе, потому что они передают всю ситуацию с моделью в трёх словах: Публичная предварительная версия, Открытая и v26.10. Первая говорит, что конфигурация обслуживания всё ещё может измениться. Вторая — это заявление об открытых весах. Третья — это ревизия, и это единственная из трёх, которая является просто фактом.

Спецификация, как её излагает Mistral

Всё ниже в списке — это собственные формулировки Mistral из её карточки модели, её руководства по выбору модели и её анонсного поста. Там, где независимая лаборатория интерпретирует то же число иначе, эта интерпретация указывается в соответствующей строке, а не усредняется.

• Параметры — всего 1,05 трлн при 52 млрд активных параметров, на гранулярной разреженной архитектуре смеси экспертов. В анонсе запуска общее число округляется до «1 триллиона параметров»; в карточке модели приводится цифра 1,05 трлн. Artificial Analysis указывает число активных параметров как 49 млрд, а не 52 млрд, что даёт расхождение в три миллиарда по одному и тому же показателю.

• Визуальный кодировщик — 1,6 млрд параметров, в модели, которую Mistral описывает как изначально мультимодальную, а не адаптированную к изображениям постфактум.

• Модальности — на входе текст и изображение, на выходе текст, включая рассуждение. В руководстве Mistral по выбору выход отнесён к категории «reasoning, text», а Artificial Analysis фиксирует её как reasoning-модель с примечанием, что может существовать и вариант без reasoning. Карточка продукта в самом посте о запуске называет её «гибридной instruct-and-reasoning MoE».

• Контекстное окно — 1 млн токенов на карточке Mistral. Artificial Analysis видит 524 288 токенов в тестируемой конфигурации — это разница между потолком от вендора и фактически обслуживаемым окном.

• Цена — $1,36 за миллион входных токенов, $0,14 за кэшированный ввод, $4,18 за миллион выходных токенов, согласно опубликованной странице тарифов Mistral. На этой странице также есть промоакция к запуску, где те же три строки зачёркнуты с ценами $0,68, $0,07 и $2,09.

• Языки — более 160 языков в обучающих данных, включая все официальные языки Европейского союза, по собственным данным Mistral.

• Лицензия — не указана. Подробнее об этом ниже, потому что это самый значимый пропуск на странице.

Лицензирование и веса: что этот релиз на самом деле публикует

Mistral Large 3 вышел под Apache 2.0. На его карточке модели на Hugging Face в метаданных указан тег лицензии, а веса доступны для скачивания в FP8, NVFP4 и BF16. Mistral Small 4 и размеры Ministral 3 также под Apache 2.0, а Mistral Medium 3.5 указан как Modified MIT. Ничто из этого не переносится. Лицензия читается из выпуска, который перед вами, а для Mistral Large 4 производитель ещё её не зафиксировал.

Три места на собственных ресурсах Mistral демонстрируют пропуск, и читатель может проверить каждое из них в браузере:

• В карточке модели на docs.mistral.ai есть плашка лицензии, которая отображает одно слово «Open» без названия лицензии.

• Руководство по выбору модели — сравнительная таблица, которую Mistral публикует для разработчиков, выбирающих между своими моделями, — содержит столбец Licence, и все соседние строки заполнены: Apache 2.0 для Mistral Small 4, Modified MIT для Mistral Medium 3.5, Apache 2.0 для Mistral Large 3. Ячейка Licence в строке Mistral Large 4 пуста.

• Вкладка «Веса» на карточке модели гласит «Скоро».

Artificial Analysis, которая независимо отслеживает ту же область, фиксирует название лицензии и URL лицензии для Mistral Large 4 как null, помечает модель isOpenWeights: false и относит её к проприетарным. Этот флаг не противоречит маркетингу Mistral; он отражает то, что существует сегодня. Предварительная версия, обслуживаемая из собственного кластера поставщика, без репозитория и без текста лицензии, является вызываемой моделью, а не релизом с открытыми весами.

Что Mistral обязалась сделать, так это назвать дату: «Мы выпустим веса к концу месяца», — говорится в самом посте о запуске, наряду с более подробной информацией об архитектуре, дополнительными бенчмарками и методологией постобучения. До этого компания заявляет, что проводит окно ред-тиминга с проверенными партнёрами и национальными органами власти. Аккаунт организации в Hugging Face, по состоянию на 13 октября, по-прежнему не содержит ничего новее 8 октября, и ни одна из записей не является чекпоинтом линейки Large.

Итак, точное описание заявления об открытых весах на сегодня состоит в том, что это план с привязанным к нему дедлайном, сделанный лабораторией, которая уже выпускала веса под Apache 2.0 на этом уровне. Это более сильная позиция, чем расплывчатое обещание, и более слабая, чем ссылка на скачивание. Различие между этими двумя вещами — это вся причина существования данного раздела.

Где работает Mistral Large 4, словами Mistral

Mistral сообщает, что preview API доступен в Mistral Studio, и что модель «доступна в нескольких регионах по всему миру, включая европейское развёртывание, которым Mistral управляет от начала до конца, независимо от других поставщиков цифровых услуг и в соответствии с европейским законодательством». Компания также сообщает, что preview работает на той же инфраструктуре, на которой обучалась модель, — 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell в её собственных европейских дата-центрах, — и что модель сможет работать в частном облаке или локально (on-premise) для тех рабочих нагрузок, на которые она нацелена. Это заявления вендора о том, где работает его модель; они приписываются вендору, а не нам.

Отдельно и однозначно: Mistral Large 4 отсутствует в каталоге OrcaRouter. Наш актуальный список моделей, прочитанный 13 октября, включает 207 идентификаторов моделей, и ни один из них не является моделью семейства Mistral — ни под mistral-large-4, ни под mistral-large-4-0, ни под любым другим написанием. Никакой маршрут здесь не заявляется, и ничего в этом абзаце не следует читать как заявление о нём.

Один вопрос о развёртывании, который эта страница не будет рассматривать заново, — это листинг Ollama. Mistral Large 4 появляется в этой библиотеке как единственный облачный тег, а не как загружаемая линейка размеров, что представляет собой отдельную историю с собственным описанием — mistral-large-4-ollama-cloud-only — а читателю, который пришёл, желая узнать, может ли он загрузить веса на локальную машину, следует прочитать ту страницу, а не эту.

Показатели бенчмарков и кто их проводил

В посте о запуске Mistral сообщается о плотном наборе оценок, и в нём необычно явно указано, какие из них компания не проводила. В области агентного кодинга он приводит 61,7% на DeepSWE v1.1, 59,4% на SWE-Atlas-QnA и 28,3% на Terminal-Bench 4.0, которые в совокупности дают оценку 49,8% в Coding Agent Index, и, как сказано в посте, это ставит модель впереди DeepSeek V4 Pro 0813 и Qwen3.8 Max. В области агентных рабочих процессов он сообщает о 59,9% на AutomationBench на 657 бизнес-процессах, а в области долгосрочной интеллектуальной работы — о 1 393 Elo на AA-Briefcase. В своих кибероценках он сообщает о позиции в топ-5 в Artificial Analysis Cyber Index, 82% в тесте на воспроизведение и исправление (reproduce-and-patch), описанном как наивысший среди всех моделей, и 93% на 40 соревновательных упражнениях Cybench. В области мультимодального заземления он сообщает о 42% на Dense 200 против 41% у GPT-6 Astra. Все эти цифры сообщены производителем; некоторые из них описываются в посте как оценённые третьей стороной до того, как этот тестовый стенд стал публичным, что является более надёжным источником, чем самостоятельно полученное число, но всё ещё не опубликованным.

Независимые цифры скупее и полезнее. Artificial Analysis оценивает Mistral Large 4 Preview в 38,4 балла по своему Intelligence Index v4.3, что ставит модель выше медианы её класса сравнения и на 65-е место из 216 моделей в этом индексе. На той же странице стоимость выполнения одной задачи Intelligence Index указана как 1,13 доллара, и там же фиксируется то, о чём в посте о запуске не сказано вообще: во время прогона индекса модель сгенерировала 200 млн выходных токенов против медианы в 85 млн, заняв 107-е место из 114 по многословности. Модель, которая выше среднего по качеству и значительно выше среднего по числу токенов на ответ, меняет арифметику счёта так, как этого не делают оценки из заголовков.

В анонсе также есть одна слепая оценка, которую стоит выделить отдельно, потому что метод отличается. Surge AI провела слепое сравнение силами людей по качеству кодинга со скрытыми идентичностями моделей; профессиональные аннотаторы поставили Mistral Large 4 Preview 3,74 балла по шкале от 1 до 5 — второе место из пяти, впереди Kimi K3 с 3,59 и GLM-5.3 с 3,60 и позади Claude Opus 5 с 4,22. Слепая панель, на другом конце которой стоит названная третья сторона, — это иной класс доказательств, чем оценка, выбранная поставщиком, и это единственная цифра в анонсе, которой скептически настроенному читателю следует придавать наибольший вес.

Что изменилось по сравнению с Mistral Large 3, в трёх предложениях

Mistral Large 3 — это разреженная модель смеси экспертов с 675 миллиардами параметров, 41 миллиардом активных параметров, контекстным окном 256k, 2,5-миллиардным визуальным энкодером и весами под Apache 2.0, которые можно скачать уже сегодня. Mistral Large 4 увеличивает общие показатели до 1,05 трлн при 52 млрд активных параметров на карточке вендора, поднимает заявленный контекст до 1 млн токенов и добавляет рассуждения модели, которую Mistral ранее описывала как instruct-only мультимодальную, — а это качественное изменение, а не только масштабное. Кроме того, пока что она выходит без лицензии и чекпоинта, которые делали Large 3 таким простым для внедрения.

Artificial Analysis отмечает Mistral Large 3 как устаревшую и указывает в качестве цели её устаревания Mistral Large 4 — это самый ясный из доступных сигналов о том, что речь идёт о последовательных поколениях одного и того же места, а не о параллельных вариантах. Собственная страница цен Mistral это подтверждает: Large 3 находится на уровне $0.50 за входные и $1.50 за выходные данные за миллион токенов, а Large 4 указана выше неё с действующей промо-парой.

Сравнительный набор — как индекс, а не как вердикт.

Для этой модели уже существуют девять страниц прямых сравнений, и эта страница намеренно не повторяет ни одну из них. Для читателя, выбирающего между Mistral Large 4 и чем-то другим, эти страницы — mistral-large-4-0-vs-claude-opus-5, -vs-deepseek-v4-pro, -vs-gemini-3-1-pro, -vs-glm-5-5, -vs-gpt-6-sol, -vs-grok-4-7, -vs-kimi-k3, -vs-minimax-m3 и -vs-qwen-3-8-max. Измеренный спрос приходится именно на эти страницы — mistral large 4 vs claude при 78 показах и 11 кликах, vs opus 5.5 при 84 и 10 — и обе конвертируют заметно лучше, чем сам голый запрос, а это аргумент в пользу того, чтобы определение оставалось здесь, а разбор — там.

Зависимость, которую стоит назвать, — это mistral-large-4-0-vs-glm-5-5, потому что GLM-5.5 сам является страницей в этом же пакете, и эти два материала должны согласованно описывать сравнение, а не спорить мимо друг друга. Всё остальное в списке — стабильная цель.

Что не решено

Появятся ли веса к концу октября и под какой лицензией. И сохранится ли акционное ценообразование после окна предпросмотра, поскольку стандартный прайс-лист и стартовая цена отличаются ровно в два раза по всем трём позициям. И то, и другое читатель может проверить, ни у кого не спрашивая: лицензия и чекпоинт либо появятся на Hugging Face, либо нет, а в прайс-листе либо всё ещё будет зачеркнутая цена, либо нет.

До тех пор позиция, которую предлагает эта модель, — та самая, на которую указывает её собственный ярлык стадии. Назовите её, измерьте её на своей рабочей нагрузке — включая расход токенов, число, которое в анонсе запуска опущено, — и держите производственный путь на чём-то, чьё поведение не запланировано к изменению. Предварительная версия — это не просто ярлык в прайс-листе. Это значит, что модель, лицензия и счёт могут измениться одновременно.

В OrcaRouter мы маршрутизируем более 200 моделей через одну конечную точку, совместимую с OpenAI, по прейскурантной цене провайдера со сквозной наценкой 0% — поэтому изменение цены у поставщика становится изменением цены на нашей стороне в тот же день, на какую бы модель оно ни пришлось. Автоматическое переключение при сбое — это вторая половина этого для всего, что находится на стадии preview: она позволяет части реального трафика познакомиться с непроверенной моделью, пока устоявшаяся держит остальное, так что регрессия уходит в обход, а не поднимает кого-то по тревоге. Ни то, ни другое не является утверждением о Mistral Large 4, которую мы не обслуживаем. Это форма ответа для следующей модели — и для этой, что выпускается раньше своей лицензии.

Ничто из этого не гипотетично: задокументированные сбои ИИ и инциденты с агентами, на которые ориентирован этот справочник, собраны в Архиве инцидентов ИИ OrcaRouter, где каждая запись содержит собственные источники, уровень серьёзности, степень достоверности и флаг оспаривания.