Mistral Large 4 : l’aperçu API est ouvert, les poids sont prévus fin octobre

Mistral a ouvert l’aperçu public de Mistral Large 4 via API le 6 octobre 2026. Cette première étape donne accès au modèle dans Mistral Studio ; la publication publique de ses poids, prévue séparément, est annoncée pour le 27 octobre.

Mistral Large 4 arrive en aperçu public via API

L’aperçu permet d’utiliser Large 4 par l’API de Mistral Studio, une interface destinée aux applications et aux services qui communiquent avec le modèle. La mise à disposition des poids — les paramètres du modèle nécessaires à son exécution — constitue une étape distincte, prévue pour plus tard.

Mistral annonce une publication des poids d’ici à la fin octobre. La date du 27 octobre est avancée pour cette étape dans les informations publiées au moment du lancement.

Ce que Mistral documente sur le modèle

Mistral décrit Large 4 comme un modèle multimodal natif reposant sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE), ou « mélange d’experts » : cette famille d’architectures répartit le traitement entre plusieurs composants spécialisés. La documentation de Mistral chiffre le modèle à 1 050 milliards de paramètres au total et son encodeur visuel à 1,6 milliard de paramètres. Elle indique aussi une fenêtre de contexte d’un million de tokens, c’est-à-dire la quantité de texte que le modèle peut prendre en compte dans un échange.

La documentation mentionne également la génération de sorties structurées, l’appel de fonctions, les conversations, les agents et les outils intégrés. Elle liste des fonctions de questions-réponses sur des documents et de traitement par lots, qui permet de soumettre plusieurs tâches ensemble.

Ce que mesurent les évaluations annoncées

Mistral rapporte 61,7 % à DeepSWE v1.1, 59,4 % à SWE-Atlas-QnA et 28,3 % à Terminal-Bench 4. L’entreprise indique aussi 49,8 % pour son Coding Agent Index combiné. Ces résultats correspondent à des évaluations distinctes de programmation, et non à une note globale commune.

Pour la cybersécurité, Mistral rapporte 82 % à une épreuve où le modèle doit reproduire puis corriger une vulnérabilité réelle dans un logiciel open source, et 93 % aux 40 exercices de Cybench. L’entreprise annonce également 59,9 % sur les 657 workflows d’AutomationBench.

Sur Dense 200, une évaluation de localisation visuelle, Mistral rapporte 42 % pour Large 4, contre 41 % pour GPT-6 Astra. Chaque chiffre reste associé à son évaluation : ces mesures différentes ne résument pas à elles seules les performances du modèle dans tous les usages.

Accès API, tarifs affichés et publication prévue des poids

La documentation de Mistral affiche des tarifs API de 0,68 $ US par million de tokens d’entrée, 0,07 $ US par million de tokens d’entrée mis en cache et 2,09 $ US par million de tokens de sortie. Le tarif d’entrée mis en cache s’applique aux tokens réutilisés depuis le cache.

La publication publique des poids est prévue le 27 octobre, après l’ouverture de l’aperçu API du 6 octobre.