Mistral Large 4 กับ Mistral Large 3: การอัปเกรดที่แพงขึ้น 40%

ประกาศเลิกใช้งานมีความยาวเพียงประโยคเดียว และเป็นสิ่งที่ Mistral เผยแพร่ในเดือนตุลาคมที่มีผลกระทบมากที่สุด “โมเดลนี้ถูกเลิกใช้งานแล้ว ให้ใช้ Mistral Large 4 สำหรับการผสานรวมใหม่” ข้อความในหน้าเอกสารของ Mistral Large 3 ลงวันที่ 31 ตุลาคม 2026 — สองวันหลังจากน้ำหนักของ Mistral Large 4 เปิดตัว — Large 3 ไม่ได้กำลังจะถูกถอนในวันพรุ่งนี้ แต่กำลังถูกปิดรับงานใหม่ ซึ่งในทางปฏิบัติหมายความว่าการผสานรวมใหม่ การรัน eval และ benchmark ทุกครั้งจากนี้ไปจะชี้ไปยังโมเดลที่มีราคาสูงขึ้น 40% ต่อโทเคน และมาพร้อมสัญญาอนุญาตที่ไม่อนุญาตให้คุณขายต่อได้อย่างอิสระอีกต่อไป นั่นคือข้อแลกเปลี่ยนที่การอัปเกรดขอให้คุณทำ และไม่ใช่ข้อแลกเปลี่ยนที่ความครอบคลุมของ benchmark อธิบายไว้

สิ่งที่ประกาศเลิกใช้กล่าวไว้จริง ๆ

หน้าโมเดลของ Mistral ระบุว่า Mistral Large 3 มีพารามิเตอร์รวม 675 พันล้าน และพารามิเตอร์ที่ใช้งาน 41 พันล้าน พร้อมบริบท 256K เปิดตัวเมื่อ 2 ธันวาคม 2025 ภายใต้ Apache 2.0 รุ่นที่มาแทนคือ Mistral Large 4 มีพารามิเตอร์รวม 1.05 ล้านล้าน และพารามิเตอร์ที่ใช้งาน 52 พันล้าน พร้อมบริบท 1M เปิดพรีวิวเมื่อ 6 ตุลาคม 2026 และเปิดน้ำหนักเมื่อ 29 ตุลาคม Mistral ระบุชื่อ mistral-large-4 เป็นรุ่นสืบทอดตาม API id

สองรายละเอียดในการจับคู่นั้นสมควรได้รับความสนใจมากกว่าที่ได้รับ เรื่องแรกคือสัญญาอนุญาตเปลี่ยนไป Apache 2.0 กลายเป็น Mistral Ecosystem Open-Weight License ซึ่งเป็น MIT ที่ดัดแปลงแล้ว อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ แต่กำหนดให้ผู้ใดก็ตามที่ให้บริการโมเดลในรูปแบบ model-as-a-service ต้องมีข้อตกลงเชิงพาณิชย์แยกต่างหาก หากคุณ fine-tune Large 3 และขายการเข้าถึงผลลัพธ์ Large 4 จะกำหนดให้คุณติดต่อ Mistral ก่อน เรื่องที่สองคือเอกสารของ Mistral เองยังคงระบุ Mistral Large 4 ว่าเป็น "Public Preview" ในขณะที่บล็อกสัญญาอนุญาตบนหน้าเดียวกันอธิบายว่าเป็น open-weight ทั้งสองอย่างเป็นจริงได้ — โมเดลถูกเผยแพร่แล้ว การเปิดตัวยังไม่ปิดอย่างเป็นทางการ — แต่ทีมที่วางแผนจะย้ายระบบไม่ควรตีความ "preview" และ "open weight" ว่าเป็นสัญญาณความสมบูรณ์เดียวกัน

ราคาเพิ่มขึ้น และต้นทุนต่องานลดลง

ข้อความทั้งสองถูกต้อง ซึ่งนั่นคือสิ่งที่ทำให้การอัปเกรดนี้ชวนสับสน

• โทเค็นอินพุต — $0.50 ต่อล้านโทเค็นบน Mistral Large 3, $0.70 บน Mistral Large 4 เพิ่มขึ้น 40%

• โทเค็นเอาต์พุต — $1.50 ต่อล้านบน Mistral Large 3, $2.10 บน Mistral Large 4 เพิ่มขึ้น 40%

• อินพุตที่แคชไว้ — $0.07 ต่อล้านบน Mistral Large 4; หน้าเอกสารของ Mistral Large 3 ไม่ได้ระบุอัตราค่าใช้จ่ายสำหรับแคชไว้

• ต้นทุนต่อหนึ่งงานที่ทำเสร็จบนดัชนี Artificial Analysis — อยู่ที่ $2.06 เมื่อใช้ Mistral Large 4 ลดลง 63% จาก $5.54 ของพรีวิวเดือนตุลาคม

ตัวเลข 63% นั้นเป็นความจริง และมันอธิบายสิ่งที่แตกต่างจากประสบการณ์ของผู้ซื้อ มันเปรียบเทียบ Large 4 กับพรีวิวก่อนหน้าของมันเอง เมื่อโมเดลมีราคาแพงกว่าต่อโทเคนและละเอียดมากกว่าอย่างมาก สิ่งที่มันไม่ได้ทำคือการเปรียบเทียบ Large 4 กับ Large 3 เพราะปัจจุบัน Artificial Analysis ไม่เผยแพร่คะแนน Intelligence Index สำหรับ Large 3 เลย — หน้านั้นระบุว่าดัชนีนี้ไม่สามารถใช้ได้ และโมเดลนี้ไม่มีการกำหนดค่า API ที่ได้รับการทดสอบมาตรฐานแบบสาธารณะ ดังนั้นการกระโดดจาก "9 ไป 38.4" ที่แพร่หลายในสองโมเดลนี้จึงไม่ใช่การวัดการอัปเกรดครั้งนี้ มันเป็นคะแนนจากบิลด์ดัชนีที่ถูกแทนที่ไปแล้ว

พูดตามตรงนะ คำถามเรื่องคะแนน

ในดัชนี Artificial Analysis Intelligence Index v5 ฉบับปัจจุบัน — ซึ่งสร้างใหม่เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026 — คู่ที่เทียบกันแบบเดียวกันได้เพียงคู่เดียวที่มีอยู่คือภายในตระกูลของ Large 4 เอง พรีวิวเดือนตุลาคมได้คะแนน 25 และเช็กพอยต์ที่เผยแพร่แล้วได้คะแนน 26 ที่การให้เหตุผลระดับสูง และ 23 ที่ระดับกลาง นั่นคือการพัฒนาที่วัดได้จาก Reinforcement Learning ที่เพิ่มขึ้นสามสัปดาห์ตามที่ Mistral ระบุ และมันคือหนึ่งคะแนน

สำหรับคำกล่าวอ้างเรื่องการข้ามรุ่น สิ่งที่คุณเหลืออยู่คือผลการประเมินของ Mistral เอง: 41% บน Terminal-Bench 4.0 เทียบกับ 28% ในช่วงพรีวิว, 61.7% บน DeepSWE v1.1, 79% บน CyberGym-E2E, 84.5% บน BrowseComp ทั้งหมดนี้เป็นผลที่ผู้ขายรายงานเอง และตัวเลข Terminal-Bench โดยเฉพาะนั้นวัดคนละสิ่งกันไปตาม scaffold: 24.7% เมื่อน้ำหนักโมเดลชุดเดียวกันรันบน mini-swe-agent harness ที่เป็นกลางของ Artificial Analysis ไม่มีชุดการประเมินที่ Mistral เผยแพร่ซึ่งเทียบเท่ากันสำหรับ Large 3 ให้วางเทียบได้ ใครก็ตามที่บอกคุณว่า Large 4 ดีกว่า Large 3 อยู่ N คะแนนพอดี กำลังอ้างอิงดัชนีที่ไม่มีอยู่ในรูปแบบนั้นอีกต่อไป

สิ่งที่พูดได้โดยไม่ต้องใช้ไม้บรรทัด: Large 4 เพิ่มบันไดการให้เหตุผลที่ Large 3 ไม่มี โดยมีระดับความพยายามต่ำ ปานกลาง และสูง ซึ่งโมเดลเดิมไม่มีเลย และระดับสูงเป็นค่าเริ่มต้น มันเพิ่มบริบทเป็นสองเท่าขึ้นเป็น 1M และสิ่งที่มีผลตามมามากกว่าสำหรับงานยาวคือมันคิดก่อนตอบ นั่นคือการเปลี่ยนแปลงเชิงประเภท ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงเชิงขนาด ต้นทุนของการเปลี่ยนแปลงเชิงประเภทคือพรอมต์เดิมทำงานต่างออกไป — บางครั้งดีขึ้น บ่อยครั้งแพงขึ้น

ค่าใช้จ่ายสำหรับภาระงานจริง

หนึ่งร้อยล้านโทเค็นอินพุตและสี่สิบล้านโทเค็นเอาต์พุตต่อเดือน ซึ่งเป็นปริมาณเดียวกับที่ใช้ในที่อื่นบนบล็อกนี้ เพราะโดยประมาณแล้วมันเท่ากับผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนขนาดกลางหนึ่งตัว

• Mistral Large 3 — 100 × $0.50 คือ $50 และ 40 × $1.50 คือ $60 รวมเป็น $110 ต่อเดือน

• Mistral Large 4 — 100 × $0.70 คือ $70 และ 40 × $2.10 คือ $84 รวมเป็น $154 ต่อเดือน

• ความแตกต่าง — $44 ต่อเดือน หรือ 40% สำหรับจำนวนโทเค็นที่เท่ากัน

จำนวนโทเคนที่เท่ากันคือสมมติฐานที่ต้องตั้งคำถาม Mistral Large 4 เป็นโมเดลเชิงเหตุผลโดยค่าเริ่มต้น และโมเดลเชิงเหตุผลจะปล่อยโทเคนมากกว่าสำหรับคำขอเดียวกัน Artificial Analysis วัดได้ 82,000 โทเคนเอาต์พุตต่องานดัชนีบนเช็กพอยต์ที่เผยแพร่แล้ว — ลดลง 39% จาก 135,000 ของพรีวิว ซึ่งบอกคุณได้ว่าค่าใช้จ่ายของพรีวิวส่วนใหญ่มาจากความเยิ่นเย้อทางถ้อยคำมากเพียงใด และยังบอกว่า 82,000 ก็ยังเป็นจำนวนมากอยู่ดี Mistral อ้างแยกต่างหากว่าโมเดลนี้ใช้โทเคนต่องานน้อยกว่า GLM-5.3 ถึง 47% ซึ่งเป็นการเปรียบเทียบกับคู่แข่ง ไม่ใช่กับ Large 3

ผลลัพธ์ในทางปฏิบัติ: หากคุณสลับโมเดลที่อยู่เบื้องหลังพรอมป์ต์ที่ไม่เปลี่ยนแปลง จำนวนโทเค็นของคุณจะเพิ่มขึ้นเช่นเดียวกับอัตราค่าใช้จ่าย และบิลจะเปลี่ยนแปลงมากกว่า 40% ปรับ reasoning effort ลงเป็น low สำหรับการจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล และการสร้างข้อความสั้น แล้วช่องว่างจะแคบลง ปล่อยให้เป็น high สำหรับทุกอย่าง และคุณกำลังจ่ายค่าพรีเมียมด้านการใช้เหตุผลให้กับงานที่ไม่เคยต้องการมันเลย การตั้งค่าเพียงอย่างเดียวนั้นมีค่ามากกว่าส่วนลดจากการย้ายระบบใด ๆ

ใบอนุญาตคือส่วนที่ต้องอ่านสองครั้ง

{{1}}Apache 2.0 บน Mistral Large 3{{/1}} หมายความว่าไม่มีเงื่อนไขใดที่คุ้มค่ากับเวลาของทนายความ {{2}}The Mistral Ecosystem Open-Weight License บน Large 4 เป็น MIT แบบดัดแปลง: ใช้ แก้ไข ไฟน์ทูน และทำการค้าได้อย่างอิสระ โดยต้องมีใบอนุญาตเชิงพาณิชย์แยกต่างหากสำหรับโมเดลในรูปแบบบริการ{{/2}} ประกาศของ Mistral ระบุชัดเจนว่าผู้ให้บริการต้องขอรับใบอนุญาตดังกล่าว

ข้อยกเว้นเหล่านี้มีความสำคัญสำหรับตัวกลาง คำนิยามนี้ยกเว้นผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ใช้ปลายทางที่ฝังอยู่ และ "การเพียงส่งต่อคำขอไปยังโมเดลที่โฮสต์โดยผู้อื่น" ซึ่งเปิดช่องให้เกตเวย์ที่ส่งทราฟฟิกไปยังการอนุมานที่โฮสต์โดย Mistral ได้ สิ่งที่ยังไม่ครอบคลุมชัดเจนคือการโฮสต์น้ำหนักโมเดลด้วยตนเองแล้วปล่อยให้ผู้อื่นเรียกใช้งาน ซึ่งเป็นสิ่งที่ทีมแพลตฟอร์มทำเมื่อตั้งปลายทางการอนุมานแบบใช้ร่วมกันสำหรับกลุ่มผลิตภัณฑ์ของตนเอง หากสถาปัตยกรรมของคุณเป็นเช่นนั้น การอัปเกรดจะเปลี่ยนสถานะทางกฎหมายของคุณรวมถึงใบเรียกเก็บเงินของคุณด้วย และคำตอบคือการสนทนากับ Mistral มากกว่าการอ่านสัญญาอนุญาต

นี่คือจุดที่เลเยอร์การกำหนดเส้นทางพิสูจน์คุณค่าได้เช่นกัน แต่มีข้อแม้อยู่ข้อหนึ่ง OrcaRouter ส่งผ่านราคาตามรายการของผู้ให้บริการโดยบวกเพิ่ม 0% ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงราคาของผู้ขายจึงมีผลฝั่งเราในวันเดียวกัน แทนที่จะเป็นตอนต่อสัญญาครั้งถัดไป — มีประโยชน์เมื่อโมเดลหนึ่งปรับจาก $1.36 เป็น $0.70 ภายในสามสัปดาห์ อย่างที่โมเดลนี้ทำ แต่ยังไม่มี Mistral Large 4 หรือ Mistral Large 3 ในแคตตาล็อกของเรา เราจึงไม่สามารถกำหนดเส้นทางการย้ายระบบนี้ให้คุณได้ สิ่งที่เราทำได้คือทำให้ส่วนที่เหลือของสแต็กคุณอยู่บนคีย์เดียวระหว่างที่คุณตัดสินใจ พร้อมการสลับไปใช้ระบบสำรองอัตโนมัติและโมเดลมากกว่า 200 โมเดลอยู่เบื้องหลังเอนด์พอยต์เดียว

เช็กลิสต์การย้ายระบบที่พอดีกับหน้าจอเดียว

• API id — mistral-large-2512 กลายเป็น mistral-large-4 หรือ alias mistral-large-4-0 ของมัน; id เดิมยังคงให้บริการทราฟฟิกที่มีอยู่ แต่ปิดไม่ให้ใช้งานกับการผสานรวมใหม่

• พารามิเตอร์ Reasoning — Large 4 เปิดให้ตั้งค่า effort ได้ที่ low, medium และ high โดย high เป็นค่าเริ่มต้น และ low มาแทนโหมด "none" เดิม; พรอมต์ที่ไม่เคยตั้งค่านี้จะเริ่มใช้การให้เหตุผลแล้ว

• Context — 256K กลายเป็น 1M ซึ่งเปลี่ยนกลยุทธ์การแบ่งชังก์ (chunking) มากกว่าที่เปลี่ยนตัวโมเดล; ไปป์ไลน์การดึงข้อมูล (retrieval pipelines) ที่ปรับจูนมาสำหรับ 256K จะเริ่มส่งพรอมต์ที่ใหญ่ขึ้นมากอย่างเงียบ ๆ หากคุณปล่อยให้เป็นเช่นนั้น

• งบประมาณเอาต์พุต — Mistral ไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขเอาต์พุตสูงสุดสำหรับ Large 4; ให้วัดค่าดังกล่าวกับเอนด์พอยต์ที่คุณเรียกใช้ก่อนที่คุณจะสรุปเป็นตัวเลข

• Vision — Mistral เผยแพร่ vision encoder ขนาด 1.6B สำหรับ Large 4 และไม่ได้แยก encoder นี้ออกมาสำหรับ Large 3; เส้นทาง multimodal เป็นแบบ native ในทั้งสองรุ่น แต่ควรรันงานด้านภาพใหม่แทนที่จะถือว่ามีความเท่าเทียมกัน

• สัญญาอนุญาต — หากคุณนำ inference ไปขายต่อ ต้องทำข้อตกลงเชิงพาณิชย์ให้เรียบร้อยก่อนเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่หลังจากนั้น

• Evals — กำหนด baseline ใหม่กับงานของคุณเองทั้งที่ความพยายามสูงและต่ำ ตัวเลขจากผู้ขายนำมาใช้แทนกันไม่ได้ และอัตราการผ่านแบบเก่าของคุณก็เช่นกัน

ใครควรย้ายตอนนี้ และใครควรรอ

ย้ายเลยตอนนี้หากงานของคุณเป็นแบบเอเจนต์ ใช้บริบทยาว หรือเน้นการให้เหตุผลหนัก ๆ และหากค่าใช้จ่ายของคุณถูกครอบงำด้วยการลองใหม่มากกว่าโทเค็นที่ผ่านในครั้งแรก การขึ้นราคา 40% ไม่ใช่ตัวเลขที่สำคัญในโปรไฟล์นั้น ตัวเลขที่สำคัญคือจำนวนครั้งที่งานหนึ่งต้องลองใหม่ และ reasoning ladder คือสิ่งแรกที่ Mistral เปิดตัวซึ่งลดจำนวนนั้นได้อย่างสมเหตุสมผล

เดี๋ยวก่อน — หากเวิร์กโหลดของคุณเป็นแบบปริมาณสูง เอาต์พุตสั้น และผ่านอยู่แล้ว การขึ้นราคา 40% สำหรับความสามารถที่คุณไม่ได้ใช้ถือเป็นการขาดทุนตรง ๆ และ Large 3 ยังให้บริการต่อได้ การเลิกใช้งาน (deprecation) ปิดโอกาสสำหรับการผสานรวมใหม่ ไม่ได้ปิดทราฟฟิกที่มีอยู่ — แต่จงมองว่านั่นเป็นช่วงเวลาผ่อนผันที่มีจุดสิ้นสุด ไม่ใช่ทางเลือกถาวร และขอวันที่เลิกให้บริการจาก Mistral เป็นลายลักษณ์อักษร แทนที่จะอนุมานจากหน้าคู่มือเอกสาร

และหากคุณกำลังเลือกระหว่างสองตัวนี้โดยอาศัยความน่าเชื่อถือของกราฟเบนช์มาร์ก ให้ตรวจสอบก่อนว่ามันมาจากดัชนีใด ตัวเลขที่มีการอ้างอิงมากที่สุดสำหรับคู่นี้ถูกวัดบนบิลด์ที่ถูกแทนที่เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม และคะแนนเดียวที่ทั้งสองโมเดลมีร่วมกันในวันนี้ก็คือ Large 4 มีคะแนนหนึ่ง และ Large 3 ไม่มี การตัดสินใจย้ายระบบจากเหตุผลเหล่านั้นเป็นการตัดสินใจบนไม้บรรทัดที่ล้าสมัย — ซึ่งเป็นสิ่งที่การขึ้นราคา 40% ทำให้กลายเป็นเรื่องแพงพอดี