Mistral Large 4 против Mistral Large 3: обновление, которое стоит на 40% дороже

Уведомление об устаревании занимает одно предложение — и это была самая значимая публикация Mistral в октябре. «Эта модель устарела. Для новых интеграций используйте Mistral Large 4», — говорится на странице документации Mistral Large 3, датированной 31 октября 2026 года — через два дня после того, как стали доступны веса Mistral Large 4. Large 3 не отзывают завтра; её закрывают для новых задач, что на практике означает, что каждая новая интеграция, оценка и запуск бенчмарка с этого момента указывают на модель, которая обходится на 40% дороже за токен и поставляется по лицензии, которая больше не позволяет свободно её перепродавать. Это тот компромисс, на который предлагает пойти обновление, и это не тот компромисс, который описывает покрытие бенчмарков.

Что на самом деле сказано об устаревании

На странице моделей Mistral указано, что Mistral Large 3 имеет 675 млрд общих параметров и 41 млрд активных, контекст 256K, выпущена 2 декабря 2025 года под Apache 2.0. Её замена, Mistral Large 4, имеет 1,05 трлн общих и 52 млрд активных параметров, контекст 1M, представлена в предварительном просмотре 6 октября 2026 года и выпущена с открытыми весами 29 октября. Mistral называет mistral-large-4 преемником по API id.

Две детали в этом сопоставлении заслуживают большего внимания, чем им уделили. Первая — лицензия изменилась. Apache 2.0 уступила место Mistral Ecosystem Open-Weight License — модифицированной версии MIT, которая разрешает коммерческое использование, но требует отдельного коммерческого соглашения от любого, кто предлагает модель как model-as-a-service. Если вы дообучаете Large 3 и продаёте доступ к результату, Large 4 требует сначала связаться с Mistral. Вторая — собственная документация Mistral по-прежнему называет Mistral Large 4 «Public Preview», тогда как блок лицензии на той же странице описывает её как open-weight. И то, и другое может быть правдой — модель опубликована, релиз формально не закрыт — но команде, планирующей миграцию, не стоит воспринимать «preview» и «open weight» как одинаковый сигнал зрелости.

Цена выросла, а стоимость выполнения одной задачи снизилась.

Оба утверждения верны, и именно это делает данное обновление запутанным.

• Входные токены — $0,50 за миллион в Mistral Large 3, $0,70 в Mistral Large 4. Рост на 40%.

• Токены вывода — $1,50 за миллион для Mistral Large 3, $2,10 для Mistral Large 4. Рост на 40%.

• Кэшированный ввод — $0,07 за миллион в Mistral Large 4; на странице документации Mistral Large 3 тариф для кэшированного ввода не указан.

• Стоимость выполнения одной задачи в индексе Artificial Analysis — $2.06 на Mistral Large 4, что на 63% меньше по сравнению с $5.54 в октябрьском превью.

Цифра 63% реальна и описывает не то, что испытывает покупатель. Она сравнивает Large 4 с его собственной более ранней превью-версией, когда модель была и дороже за токен, и гораздо более многословной. Чего она не делает — так это не сравнивает Large 4 с Large 3, поскольку Artificial Analysis в настоящее время вообще не публикует для Large 3 оценку Intelligence Index: на странице индекс указан как неприменимый, а модель — как не имеющая публично протестированной конфигурации API. Поэтому широко растиражированный скачок «с 9 до 38,4» между двумя моделями не является измерением этого обновления. Это оценка из версии индекса, которая с тех пор была заменена.

Вопрос о счёте, честно говоря

На текущем Artificial Analysis Intelligence Index v5 — пересобранном 27 октября 2026 года — единственная сопоставимая пара находится внутри собственного семейства Large 4. Октябрьский предварительный вариант набрал 25, а выпущенная контрольная точка набирает 26 при высоком уровне рассуждений и 23 при среднем. Это измеренное улучшение, обусловленное тремя дополнительными неделями обучения с подкреплением, о которых говорит Mistral, и оно составляет один балл.

Что касается заявления о смене поколения, у вас остаются только собственные оценки Mistral: 41% на Terminal-Bench 4.0 против 28% на превью, 61,7% на DeepSWE v1.1, 79% на CyberGym-E2E, 84,5% на BrowseComp. Все они заявлены производителем, и показатель Terminal-Bench в частности измеряет не одно и то же в зависимости от скаффолда: 24,7%, когда те же веса запускают в нейтральном стенде mini-swe-agent от Artificial Analysis. Для Large 3 нет эквивалентного набора тестов, опубликованного Mistral, который можно было бы поставить рядом. Любой, кто говорит вам, что Large 4 ровно на N пунктов лучше Large 3, ссылается на индекс, который в таком виде больше не существует.

Что можно сказать без линейки: Large 4 добавляет лестницу рассуждений, которой нет у Large 3, с низким, средним и высоким уровнями усилий, тогда как у старой модели их не было, и высокий уровень установлен по умолчанию. Она удваивает контекст до 1M и, что важнее для долгих задач, думает перед ответом. Это принципиальные изменения, а не изменения масштаба. Цена принципиального изменения в том, что старые промпты ведут себя иначе — иногда лучше, часто дороже.

Счёт за реальную рабочую нагрузку

Сто миллионов входных токенов и сорок миллионов выходных токенов в месяц — тот же объём, который используется в других материалах этого блога, потому что это примерно соответствует одному помощнику поддержки среднего размера.

Mistral Large 3 — 100 × $0.50 даёт $50, а 40 × $1.50 даёт $60, итого $110 в месяц.

• Mistral Large 4 — 100 × $0.70 — это $70, а 40 × $2.10 — $84, итого $154 в месяц.

• Разница — 44 доллара в месяц, или 40%, при одинаковом количестве токенов.

Одинаковое количество токенов — это допущение, которое стоит проверить. Mistral Large 4 по умолчанию является reasoning-моделью, а reasoning-модели генерируют больше токенов на один и тот же запрос. Artificial Analysis измеряет 82 000 выходных токенов на задачу индекса на выпущенном чекпоинте — на 39% меньше, чем 135 000 у preview-версии, что показывает, насколько значительная часть затрат preview-версии приходилась на многословность, а также то, что 82 000 — всё ещё много. Mistral отдельно утверждает, что модель использует на 47% меньше токенов на задачу, чем GLM-5.3, но это сравнение с конкурентом, а не с Large 3.

Практическое следствие: если вы смените модель, стоящую за неизменённым промптом, у вас вырастет не только тариф, но и число токенов, а счёт изменится более чем на 40%. Снизьте reasoning effort до low для классификации, извлечения данных и генерации коротких текстов — и разрыв сократится. Оставьте high для всего — и вы платите надбавку за рассуждения за работу, которой они никогда не требовались. Одна эта настройка стоит больше, чем любая скидка за миграцию.

Лицензия — это та часть, которую нужно прочитать дважды.

Apache 2.0 для Mistral Large 3 означал отсутствие условий, ради которых стоило бы тратить время юриста. Mistral Ecosystem Open-Weight License для Large 4 — это модифицированная MIT: свободное использование, модификация, дообучение и коммерциализация, но для модели-как-услуги требуется отдельная коммерческая лицензия. В объявлении Mistral прямо указано, что провайдеры обязаны её получить.

Оговорки имеют значение для посредников. Определение исключает встроенные продукты для конечных пользователей и «простую переадресацию запросов к моделям, размещённым у третьих лиц», что оставляет пространство для шлюза, передающего трафик на инференс, размещённый Mistral. Что оно явно не покрывает — это самостоятельное размещение весов и предоставление другим возможности обращаться к ним, то есть то, что делает команда платформы, когда разворачивает общую конечную точку инференса для своих продуктовых групп. Если это ваша архитектура, обновление изменит не только ваш счёт, но и ваше правовое положение, и ответом здесь будет разговор с Mistral, а не чтение лицензии.

Здесь же оправдывает своё место слой маршрутизации — с одной оговоркой. OrcaRouter передаёт прайс-лист провайдера без наценки (0%), поэтому изменение цены у поставщика становится актуальным на нашей стороне в тот же день, а не при следующем продлении договора — это полезно, когда модель за три недели переходит с $1,36 на $0,70, как в данном случае. Но ни Mistral Large 4, ни Mistral Large 3 нет в нашем каталоге, поэтому мы не можем выполнить эту миграцию за вас. Что мы можем — сохранить остальную часть вашего стека на одном ключе, пока вы принимаете решение, с автоматическим переключением при сбое и более чем 200 моделями за единой точкой входа.

Чек-лист миграции, который помещается на одном экране

• API id — mistral-large-2512 становится mistral-large-4 или его алиасом mistral-large-4-0; старый id продолжает обслуживать существующий трафик, но закрыт для новых интеграций.

• Параметр Reasoning — в Large 4 доступны уровни усилий low, medium и high, причём high используется по умолчанию, а low заменяет прежний режим «none»; запросы, в которых он не задан, теперь будут выполнять рассуждение.

• Контекст — 256K превращается в 1M, что меняет стратегию чанкинга сильнее, чем меняет саму модель; конвейеры извлечения, настроенные на 256K, незаметно начнут отправлять гораздо более крупные промпты, если им позволить.

• Бюджет вывода — Mistral не публикует максимальный объём вывода для Large 4; проверьте его на эндпоинте, который вы вызываете, прежде чем предполагать конкретное число.

• Vision — Mistral публикует vision-энкодер на 1,6 млрд параметров для Large 4 и не выносит энкодер отдельно для Large 3; мультимодальный путь нативен в обоих, но перезапускайте задачи с изображениями, а не предполагайте паритет.

• Лицензия — если вы перепродаёте инференс, получите коммерческое соглашение до релиза, а не после.

• Evals — заново определите базовый уровень на собственных задачах при высоких и низких усилиях. Показатели поставщика не переносимы, как и ваши прежние доли успешных прохождений.

Кто должен двигаться сейчас, а кто подождать?

Переходите сейчас, если ваша работа связана с агентными сценариями, длинным контекстом или требует интенсивных рассуждений, и если ваши расходы определяются в основном повторными попытками, а не токенами первого прохода. Повышение тарифа на 40% — не тот показатель, который имеет значение в таком профиле; значение имеет то, сколько попыток требуется на задачу, а reasoning ladder — первое, что Mistral выпустила и что правдоподобно сокращает это количество.

Подождите: если ваша рабочая нагрузка — высокообъёмная, с короткими ответами и уже проходит проверку, то повышение тарифа на 40% за возможность, которую вы не используете, — это прямой убыток, а Large 3 продолжает обслуживать. Прекращение поддержки закрывает доступ к нему для новых интеграций, но не для существующего трафика — однако рассматривайте это как временной запас с конечной датой, а не как постоянный вариант, и попросите Mistral письменно сообщить дату вывода из эксплуатации, а не выводите её из страницы документации.

И если вы выбираете между этими двумя, полагаясь на график бенчмарка, сначала проверьте, из какого индекса он взят. Самые цитируемые цифры для этой пары были измерены на сборке, которую заменили 27 октября, а единственный общий результат, который сегодня есть у обеих моделей, — это то, что у Large 4 он есть, а у Large 3 — нет. Решение о миграции, принятое на таких основаниях, — это решение, принятое по устаревшей линейке, и именно такого рода вещи повышение цены на 40% делает дорогостоящими.