Mistral AI gab am 29. Oktober 2026 bekannt, dass die offenen Gewichte von Mistral Large 4 zum Download bereitstehen. Auf die öffentliche Vorschau vom 6. Oktober folgte damit die Veröffentlichung der Modelldateien. Mistrals Ankündigung beschreibt den neuen Schritt; die frühere öffentliche Vorschau lief über die API.
Was die Lizenz für kommerzielle Angebote bedeutet
Die Mistral Ecosystem Open-Weight License ist eine modifizierte MIT-Lizenz. Sie erlaubt unter ihren Bedingungen unter anderem Nutzung, Änderung, Weitergabe, Verkauf, Bereitstellung, weiteres Training und abgeleitete Werke. Kopien oder wesentliche Teile müssen die vorgeschriebenen Urheberrechts- und Genehmigungshinweise enthalten. Der Lizenztext legt außerdem fest, wann ein separater kommerzieller Vertrag nötig ist.
Eine separate Lizenz ist erforderlich, wenn der Lizenznehmer oder ein verbundenes Unternehmen ein Model-as-a-Service-Angebot betreibt und das Modell oder darauf basierende Versionen kommerziell nutzt. Darunter fällt der Zugang Dritter zu Inferenz oder weiterem Training, wenn sie Eingaben, Modellparameter oder Trainingsdaten wesentlich steuern können. Die Lizenz nimmt unter anderem Endnutzerprodukte aus, in denen Modellfunktionen ausschließlich in bestimmte Funktionen oder Abläufe eingebettet sind. Ebenfalls ausgenommen sind die bloße Weiterleitung von Anfragen an anderswo gehostete Modelle, rein interne Nutzung ohne Zugang für Dritte und die Nutzung über offizielle Mistral-Produkte.
Warum die Modellkarte 49B und 52B nennt
Mistral Large 4 hat laut Modellkarte insgesamt eine Billion Parameter. 49 Milliarden Parameter sind pro Token aktiv; die Angabe von 52 Milliarden schließt zusätzlich Embeddings sowie Ausgabeebenen ein. Die beiden Zahlen beziehen sich also auf unterschiedliche Zählweisen.
Das Modell verarbeitet Text- und Bildeingaben und erzeugt Text. Seine Mixture-of-Experts-Architektur umfasst 128 geroutete Experten, von denen pro Token vier aktiv sind, sowie einen gemeinsamen Experten. Das Kontextfenster beträgt laut Modellkarte eine Million Tokens.
Was das Beispiel für den Betrieb aussagt
Mistrals vLLM-Beispiel nutzt Tensorparallelismus über acht GPUs. Das ist eine Beispielkonfiguration, keine allgemeine Mindestvorgabe. Wenn der GPU-Speicher knapp ist, empfiehlt die Modellkarte, die maximale Modelllänge oder die Zahl gleichzeitig verarbeiteter Sequenzen zu senken.
Amine AI zeigt in einem englischsprachigen Video einen einzelnen Programmierauftrag: Mistral Large 4 und Claude Opus 5.5 sollen eine 3D-Ansicht der Erde mit Satelliten erstellen. Der Gleichprompt-Vergleich ist eine einzelne Demonstration des Erstellers, kein standardisierter Benchmark.
