Qu’est-ce que Mistral Large 4 ?

Large 4 est le plus grand modèle de Mistral AI, la société française basée à Paris : un modèle Mixture-of-Experts à granularité fine de 1 050 milliards de paramètres, avec 49 milliards de paramètres actifs par token, qui lit du texte et des images et écrit du texte. Il réunit réponses instantanées et raisonnement étape par étape dans un seul modèle.

Quand Mistral Large 4 est-il sorti ?

Le 6 octobre 2026, en préversion publique sur l’API Mistral, avec un accès le jour même sur OpenRouter et Vercel AI Gateway. Chronologie complète : page Actualités.

Combien de paramètres compte Mistral Large 4 ?

1 050 milliards au total (1,05 billion ; l’article de lancement arrondit à 1 billion), dont 49 milliards actifs par token, ou 52 milliards en comptant les couches d’embedding et de sortie, plus un encodeur visuel de 1,6 milliard de paramètres.

Quelle est la fenêtre de contexte de Mistral Large 4 ?

L’API sert 524 288 tokens (512K), le chiffre qu’affichent aussi OpenRouter, Vercel, Artificial Analysis et Vals. La fiche du modèle de Mistral indique 1M : prévoyez donc 524 288.

Quelle est la longueur de sortie maximale ?

262 144 tokens par réponse, selon OpenRouter et Vercel AI Gateway. Les tokens de raisonnement comptent dans la sortie.

Mistral Large 4 peut-il lire des images ?

Oui. Il accepte texte et images grâce à un encodeur visuel de 1,6 milliard de paramètres, et Mistral annonce 63,1 sur ChartQA Pro et 42,0 en localisation visuelle sur Dense200. Il ne génère pas d’images.

Mistral Large 4 est-il un modèle de raisonnement ?

C’est un modèle hybride. Réglez reasoning_effort sur "high" pour obtenir des blocs de réflexion avant la réponse, ou sur "none" pour une réponse directe. Lors d’un test publié sur Hacker News, Simon Willison a constaté peu de différence entre les deux réglages.

Mistral Large 4 gère-t-il l’appel de fonctions et la sortie JSON ?

Oui. L’appel de fonctions et les sorties structurées fonctionnent sur les endpoints chat completions et conversations, et OpenRouter expose tools, tool_choice et response_format.

Quelles langues parle Mistral Large 4 ?

Ses données d’entraînement couvrent plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l’UE, le français compris.

Combien coûte l’API Mistral Large 4 ?

Le prix catalogue est de 1,36 $ par million de tokens en entrée, 4,18 $ par million de tokens en sortie et 0,14 $ par million de tokens en cache. Une promo temporaire de 50 % le ramène actuellement à 0,68 $ / 2,09 $ / 0,07 $, et les traitements batch bénéficient de 50 % supplémentaires.

La remise de 50 % est-elle permanente ?

Non. Mistral la présente comme un prix promotionnel temporaire et n’a pas annoncé de date de fin : budgétez l’usage à long terme à 1,36 $ / 4,18 $.

Pourquoi OpenRouter et Vercel affichent-ils 0,68 $ / 2,09 $ ?

Ils répercutent le prix promo de Mistral. Les données d’endpoint d’OpenRouter portent une remise de 0,5 sur le prix catalogue de 1,36 $ / 4,18 $.

Peut-on utiliser Mistral Large 4 gratuitement ?

Oui. Le chat de notre page d’accueil donne à chaque compte gratuit 15 crédits par jour. Un crédit couvre environ une réponse courte.

Combien coûte l’offre Pro sur ce site ?

Pro coûte 39,90 $ par mois ou 199,90 $ par an et comprend 3 000 crédits par mois. L’offre annuelle revient à environ 16,66 $ par mois (199,90 $ / 12).

Mistral Large 4 est-il open source ?

Mistral l’a annoncé comme un modèle à poids ouverts, mais les poids ne sont pas encore téléchargeables et la licence n’a pas été annoncée. C’est pour cette raison qu’Artificial Analysis le classe pour l’instant comme modèle propriétaire.

Quand les poids seront-ils sur Hugging Face ?

Mistral annonce d’ici fin octobre 2026. Le dépôt mistralai/Mistral-Large-4.0-1T05-A52B affiche une date prévue au 31 octobre, et une partie de la presse évoque le 27 octobre.

Quelle licence Mistral Large 4 utilisera-t-il ?

Mistral ne l’a pas annoncée. Pour mémoire, Mistral Large 3 est sorti sous Apache 2.0.

Peut-on faire tourner Large 4 en local ?

Seulement sur un serveur multi-GPU, et seulement après la sortie des poids. Les poids seuls demandent environ 1 050 Go en FP8 et 525 Go en 4 bits (1.05e12 paramètres × octets par paramètre). Détails : guide « En local ».

vLLM, llama.cpp ou Ollama prennent-ils en charge Large 4 ?

Pas encore. Au 6 octobre 2026, aucune prise en charge de Large 4 n’a été annoncée dans vLLM, SGLang, llama.cpp ou Transformers.

Quel est le nom du modèle Large 4 dans l’API ?

mistral-large-4, avec l’alias mistral-large-4-0. Sur OpenRouter, c’est mistralai/mistral-large-4-0, et sur Vercel AI Gateway mistral/mistral-large-4.

Où peut-on utiliser Large 4 ?

Sur l’API Mistral (Mistral Studio), OpenRouter, Vercel AI Gateway et le chat de notre page d’accueil. Azure, Bedrock, Vertex et watsonx n’ont pas été annoncés.

Large 4 est-il disponible dans Vibe ou Le Chat ?

Mistral a renommé Le Chat en Vibe le 12 août 2026 et n’y a pas encore annoncé Large 4. Le chat de notre page d’accueil fait tourner Large 4 dès aujourd’hui.

Large 4 est-il bon en programmation ?

Mistral annonce 61,7 % sur DeepSWE v1.1, 59,4 % sur SWE-Atlas-QnA et 28,3 % sur Terminal-Bench 4.0. De façon indépendante, Vals AI a mesuré 78,40 % sur Vibe Code Bench v1.1 (25e sur 109).

Comment se classe-t-il sur les benchmarks indépendants ?

Artificial Analysis lui attribue 38 à l’Intelligence Index v4.3.2 (64e sur 225), et Vals AI 48,05 % au Vals Index (32e sur 44). Son meilleur résultat chez Vals est une 6e place sur 75 au Legal Agent Benchmark de Harvey.

Large 4 est-il rapide ?

Artificial Analysis a mesuré 116,1 tokens de sortie par seconde et 1,46 seconde avant le premier token. Il est aussi verbeux : 200 millions de tokens de sortie pour faire tourner l’indice, contre une médiane de 81 millions.

Large 4 est-il meilleur que DeepSeek V4 Pro ?

Il devance DeepSeek V4 Pro 0813 sur la plupart des graphiques d’agents, de droit et de finance de Mistral et lit les images, tandis que les indices indépendants sont serrés (38 contre 36 chez Artificial Analysis). Comparatif complet : Mistral Large 4 vs DeepSeek V4.

Qu’est-ce qui change par rapport à Mistral Large 3 ?

1 050 contre 675 milliards de paramètres au total, un mode de raisonnement, un contexte servi de 524 288 tokens au lieu de 256K et plus de 160 langues d’entraînement, pour environ 2,7 fois le prix catalogue. Comparatif complet : Mistral Large 4 vs Large 3.

Comment Large 4 se compare-t-il à GPT-6 Astra et Claude Opus 5.5 ?

Les deux obtiennent de meilleurs scores chez Artificial Analysis (53 et 58 contre 38), mais coûtent bien plus cher : GPT-6 Astra représente 7,4 fois le prix catalogue en entrée et 12 fois en sortie, Claude Opus 5.5 2,9 fois et 4,8 fois.

Que signifie « le Chonk » ?

C’est le surnom donné au modèle par Mistral au lancement, un clin d’œil à sa taille ; la presse et les réseaux sociaux le rattachent au mème « Le Chaton Fat ».

Où et comment Large 4 a-t-il été entraîné ?

Sur 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell, dans les propres datacenters européens de Mistral. Mistral n’a pas publié de date limite de connaissances.

FAQ

FAQ Mistral Large 4

Mistral Large 4 est le plus grand modèle de Mistral AI : un Mixture-of-Experts de 1 050 milliards de paramètres dont 49 milliards actifs, avec entrées texte et image, un contexte API de 524 288 tokens et un prix catalogue de 1,36 $ / 4,18 $ par million de tokens (actuellement 0,68 $ / 2,09 $), en préversion publique depuis le 6 octobre 2026, avec des poids ouverts promis d’ici fin octobre.

Mis à jour le 7 octobre 2026 · Par suifeng

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Mistral Large 4 en bref

Développeur: Mistral AI (Paris, France)
Sortie: 6 octobre 2026 (préversion publique)
Paramètres: 1 050 milliards au total, 49 milliards actifs par token (Mixture of Experts)
Fenêtre de contexte: 524 288 tokens via l’API
Sortie maximale: 262 144 tokens
Entrées / sorties: Texte et images en entrée, texte en sortie
Prix de l’API (promo): 0,68 $ en entrée / 2,09 $ en sortie par million de tokens (prix catalogue 1,36 $ / 4,18 $)
Nom du modèle dans l’API: mistral-large-4
Raisonnement: reasoning_effort : "high" ou "none"
Poids ouverts: Prévus pour fin octobre 2026

Sources : annonce et page de tarifs de Mistral AI, fiche du modèle sur OpenRouter, page du modèle sur Hugging Face. Vérifié le 6 oct. 2026.

Mistral Large 4 en un coup d’œil

Voici les chiffres auxquels reviennent la plupart des questions, tous issus des pages de Mistral ou des plateformes qui servent le modèle.

Donnée	Mistral Large 4
Sortie	Préversion publique, 6 octobre 2026 (version v26.10)
Identifiant du modèle dans l’API	mistral-large-4 (alias mistral-large-4-0)
Paramètres	1,05T au total, 49 Md actifs par token, encodeur visuel de 1,6 Md
Contexte / sortie max.	524 288 tokens servis / 262 144 tokens
Entrées / sorties	Texte et images en entrée, texte en sortie
Raisonnement	reasoning_effort "high" ou "none"
Prix de l’API pour 1M de tokens	1,36 $ en entrée / 4,18 $ en sortie / 0,14 $ en cache ; promo 0,68 $ / 2,09 $ / 0,07 $
Poids ouverts	Promis d’ici fin octobre 2026 ; licence non annoncée

Source : documentation Mistral, article de lancement de Mistral, Hugging Face, OpenRouter, vérifiés le 6 oct. 2026.

Quand les sources divergent : quel chiffre retenir

Plusieurs chiffres de Large 4 diffèrent d’une source à l’autre. Le tableau explique chaque divergence et le chiffre à retenir pour vos plans.

Sujet	Chiffres que vous verrez	À retenir
Fenêtre de contexte	1M dans la doc Mistral ; 524 288 sur OpenRouter, Vercel, Artificial Analysis et Vals	524 288 tokens, la limite appliquée par l’API en production
Paramètres actifs	49 Md dans l’article de lancement ; 52 Md dans la doc Mistral	Les deux : 52 Md inclut les couches d’embedding et de sortie
Prix de l’API	1,36 $ / 4,18 $ dans l’article de lancement ; 0,68 $ / 2,09 $ dans la doc, sur OpenRouter et Vercel	0,68 $ / 2,09 $ facturés aujourd’hui ; budget long terme à 1,36 $ / 4,18 $
Date des poids	Fin octobre (Mistral) ; 31 oct. (date prévue sur Hugging Face) ; 27 oct. (presse)	Entre le 27 et le 31 oct. 2026
GPU d’entraînement	3 800 (Mistral) ; environ 4 000 (TechCrunch, The Next Web)	3 800 GPU Grace Blackwell
Terminal-Bench 4.0	28,3 % (graphique Mistral, test Artificial Analysis) ; 22,73 % (Vals AI)	Les deux ; les harnais de test diffèrent

Source : documentation Mistral, article de lancement de Mistral, Hugging Face, OpenRouter, Vercel, Artificial Analysis, Vals AI, presse, vérifiés le 6 oct. 2026.

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Pour aller plus loin

Chaque réponse ci-dessous est volontairement courte ; ces pages vont plus loin, avec tableaux et exemples chiffrés.

Coûts et remises de l’API : page Prix de l’API. Nos offres de chat : page Tarifs.
Scores de Mistral et des évaluateurs indépendants : page Benchmarks.
Identifiant du modèle, SDK et code : Guide de l’API. Statut des poids et de la licence : page Hugging Face.
Calculs de matériel et de mémoire : guide « En local ». Historique daté : page Actualités.
Comparatifs : Mistral Large 4 vs DeepSeek V4 et Mistral Large 4 vs Large 3.

Sources

Mistral Large 4 en bref

Développeur: Mistral AI (Paris, France)
Sortie: 6 octobre 2026 (préversion publique)
Paramètres: 1 050 milliards au total, 49 milliards actifs par token (Mixture of Experts)
Fenêtre de contexte: 524 288 tokens via l’API
Sortie maximale: 262 144 tokens
Entrées / sorties: Texte et images en entrée, texte en sortie
Prix de l’API (promo): 0,68 $ en entrée / 2,09 $ en sortie par million de tokens (prix catalogue 1,36 $ / 4,18 $)
Nom du modèle dans l’API: mistral-large-4
Raisonnement: reasoning_effort : "high" ou "none"
Poids ouverts: Prévus pour fin octobre 2026