Mistral AI ogłosiła publikację wag Mistral Large 4 29 października 2026 roku, po rozpoczętym 6 października publicznym podglądzie modelu. Pliki można pobrać i wykorzystać do uruchomienia modelu we własnej infrastrukturze. Oficjalny przykład vLLM Mistral pokazuje konfigurację z --tensor-parallel-size 8, ale nie określa minimalnej liczby GPU. Ogłoszenie Mistral i dokumentacja modelu podają kolejne szczegóły wydania.
Co zawiera opublikowany checkpoint
Oficjalny checkpoint w repozytorium Hugging Face ma identyfikator mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B. Mistral opisuje Large 4 jako model przyjmujący tekst i obrazy oraz zwracający tekst, z kontekstem o długości 1 miliona tokenów. Ma około 1,05 bln parametrów łącznie; aktywnych na token jest 49 mld bez warstw osadzeń i wyjściowych albo 52 mld po ich uwzględnieniu. Karta modelu Mistral wyjaśnia te wartości i podaje szczegóły checkpointu.
Co dokładnie pokazuje przykład vLLM Mistral
W opublikowanym przykładzie vLLM Mistral ustawia --tensor-parallel-size 8. Gdy pamięci GPU brakuje, zaleca zmniejszyć --max-model-len lub --max-num-seqs, czyli limit długości kontekstu lub liczbę równoległych sekwencji. To konkretna receptura, a nie zadeklarowany wymóg posiadania ośmiu GPU. Przy ocenie konfiguracji znaczenie mają więc także długość kontekstu i liczba obsługiwanych równocześnie sekwencji. Karta modelu wymienia również vLLM, SGLang, Transformers i llama.cpp jako obsługiwane narzędzia.
Kiedy licencja wymaga osobnej umowy handlowej
Repozytorium udostępnia model na licencji Mistral Ecosystem Open-Weight License, określonej jako zmodyfikowana licencja MIT. Licencja pozwala między innymi używać, modyfikować, rozpowszechniać i sprzedawać model oraz jego pochodne, z zastrzeżeniem jej warunków. Osobna umowa handlowa z Mistral jest wymagana, gdy licencjobiorca lub jego podmiot powiązany prowadzi kwalifikującą się usługę MaaS, zanim zacznie komercyjnie korzystać z modelu lub jego pochodnych. Tekst licencji definiuje zakres tego warunku i jego wyłączenia.
MaaS obejmuje w tej licencji udostępnianie podmiotowi trzeciemu dostępu do wnioskowania lub post-treningu, gdy ma on istotną kontrolę nad danymi wejściowymi, parametrami albo danymi treningowymi. Licencja opisuje też wyłączenia i wyjątek dla użytku wewnętrznego:
| Sposób użycia | Postanowienie licencji |
| Usługa spełniająca definicję MaaS | Licencjobiorca lub jego podmiot powiązany prowadzący taką usługę musi zawrzeć odrębną umowę handlową przed komercyjnym użyciem modelu lub jego pochodnych. |
| Użytek wewnętrzny bez udostępniania modelu lub jego pochodnych podmiotom trzecim | Licencja przewiduje wyjątek. |
| Funkcje modelu osadzone wyłącznie w konkretnych możliwościach produktu końcowego albo samo przekazywanie żądań do modeli hostowanych przez inne podmioty | Licencja wyłącza te przypadki z definicji MaaS. |
Stawki API a koszt zadania benchmarkowego
Mistral podaje stawki API w wysokości 0,70 USD za milion tokenów wejściowych, 0,07 USD za milion tokenów wejściowych z pamięci podręcznej oraz 2,10 USD za milion tokenów wyjściowych. To ceny użycia API, odrębne od kosztów własnego sprzętu i wdrożenia. Sama licencja nie pobiera opłaty za udzielenie praw, ale nie oznacza to, że sprzęt, API lub usługi wdrożeniowe są bezpłatne. Dokumentacja Mistral podaje stawki API.
Artificial Analysis wyświetla dla Mistral Large 4 (high) koszt 2,06 USD za zadanie Intelligence Index i wynik indeksu 26. Jest to miara zadania benchmarkowego, a nie prognoza kosztu pracy konkretnej aplikacji. Tabela Artificial Analysis przedstawia te wartości osobno od stawek za tokeny.
