Mistral hat die Gewichte von Large 4 veröffentlicht: eine Billion Parameter, abgewandelte MIT-Lizenz, Hosting-Anbieter brauchen eine Handelslizenz. Die Leistungswerte stammen bisher nur von Mistral.
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Teste Mistral Large 4 zuerst per API mit eigenen Code-Aufgaben und lies die Lizenz, bevor du das Modell als Dienst für andere anbietest.
Mistral hat am 29. Oktober 2026 die Gewichte von Mistral Large 4 veröffentlicht. Damit sind zwei Punkte geklärt, die bei der Vorstellung am 6. Oktober noch offen waren: die Lizenz und die Verfügbarkeit. Das Modell hat rund eine Billion Parameter (die Werte, die ein Modell beim Training lernt), liegt auf Hugging Face und lässt sich im eigenen Haus betreiben. Die Leistungswerte stammen bisher aber fast nur von Mistral selbst.
Large 4 ist ein «Mixture-of-Experts»-Modell: Pro Anfrage arbeitet nur ein Teil der Parameter. Laut Modellkarte auf Hugging Face sind es rund 49 Milliarden aktive Parameter, 52 Milliarden mit Ein- und Ausgabeschichten. Dazu kommen ein Kontextfenster von einer Million Token, Bildeingabe und mehr als 160 Sprachen. Trainiert wurde auf 3'800 Nvidia-Grace-Blackwell-GPUs. Selbst betreiben heisst: viel Hardware. Die Beispiele der Modellkarte laufen auf acht GPUs parallel, eine NVFP4-Variante zielt auf Blackwell-Chips. VRAM-Angaben nennt die Seite nicht.
Die Lizenz heisst «Mistral Ecosystem Open-Weight License» und ist eine abgewandelte MIT-Lizenz. Du darfst das Modell nutzen, anpassen, feintunen und kommerziell einsetzen. Wer es aber als Dienst für Dritte anbietet (Model-as-a-Service), braucht eine separate Handelslizenz von Mistral. Der Vorgänger Large 3 stand noch unter Apache 2.0. Für eine Firma, die das Modell intern betreibt, ändert sich damit wenig, für Hosting-Anbieter eine Menge.
Mistral bewirbt Large 4 für Programmieren und Cyberabwehr. Der Clou der offenen Gewichte: Zugang lässt sich nicht abschalten. «Can't be cut off by definition», sagt Mistrals VP of Science Pierre Stock laut TechCrunch. Das Modell soll bösartige Cyber-Anfragen zu 96,6 Prozent ablehnen, nach Mistrals Messung der höchste Wert unter offenen Modellen. Gleichzeitig räumt Mistral ein, dass die Überwachung im Live-Betrieb Lücken gegen Black-Box-Angriffe gezeigt habe und die Schutzmechanismen angepasst würden. Der Haken: Laufen die gleichen Gewichte erst einmal bei Dritten, liegt die Schutzschicht beim Betreiber, nicht mehr bei Mistral.
Auf dem Coding Agent Index von Artificial Analysis erreicht Large 4 laut Mistral 48 Prozent und liegt damit gleichauf mit GLM-5.3, braucht aber rund 47 Prozent weniger Token pro Aufgabe. Im Cyber Index nennt Mistral 51 Prozent. Einzelne Ergebnisse, etwa FrontierCode 2.0, stammen aus privaten Tests. Unabhängig bestätigt ist bisher keiner dieser Werte.
Über die Mistral-API kostet Large 4 0,70 Dollar pro Million Eingabe-Token und 2,10 Dollar pro Million Ausgabe-Token. Zugriff gibt es ausserdem über Mistral Studio, OpenRouter und Microsoft Foundry. Teste das Modell zuerst per API mit deinen eigenen Code-Aufgaben, bevor du dafür GPUs anschaffst. Die Gewichte lohnen sich vor allem für Teams, die Code oder Daten nicht aus dem Haus geben dürfen.
Mistral stellt Large 4 als öffentliche Vorschau vor: rund eine Billion Parameter, in Europa trainiert, offene Gewichte bis Ende Oktober. Die Benchmarks sind Herstellerangaben, die Lizenz ist noch offen. Wir ordnen ein, was das für Schweizer Firmen heisst.