Mistral a déployé Mistral Large 4, qui obtient une note de 38 sur l’Indice d’Intelligence de l’Analyse Artificielle ; la France est de retour à avoir le modèle le plus intelligent en dehors des États-Unis et de la Chine
@MistralAI a publié Mistral Large 4 en version publique de prévisualisation de recherche, avec l’intention de déployer les poids du modèle de 1T paramètres (49B actifs) à la fin d’octobre. Il obtient 38 sur l’Indice d’Intelligence Analytique Artificielle, comparable à GPT-6 Luna (max, 38) et DeepSeek V4.1 Flash (max, 39). Il atteint également 50 % sur l’Indice Cyber d’Analyse Artificielle, au même niveau que GLM-5.3-Flash, et devant des modèles tels que Kimi K3 et DeepSeek V4.1 Flash (max).
Résultats clés de benchmark pour le Mistral Large 4 Preview :
➤ Le modèle le plus intelligent en dehors des États-Unis et de la Chine : Mistral Large 4 Preview obtient 38 points sur l’Indice d’Intelligence, comparable à DeepSeek V4.1 Flash (maximum 39) et GPT-6 Luna (maximum 38). Cela en fait le modèle le plus intelligent en dehors des États-Unis et de la Chine, devant des pays tels que la Corée du Sud et les Émirats arabes unis
➤ Niveau avec GLM-5.3-Flash sur la capacité de défense numérique : Mistral Large 4 Preview obtient 50 sur l’Indice Cyber de l’Analyse Artificielle, à égalité avec GLM-5.3-Flash (50) et en arrière de MiMo-V2.6-Pro (56). Une fois les poids dévoilés, il se classera parmi les trois meilleurs modèles de poids ouverts sur l’Indice Cyber. Son résultat le plus élevé se situe sur CyberGym-E2E-AA, où il obtient 82 %, devant MiMo-V2.6-Pro (79 %) et GPT-6 Luna (maximum, 78 %)
➤ Plus de 4 fois le coût par tâche par rapport aux modèles ouverts de intelligence similaire : Mistral Large 4 Preview coûte 1,13 dollar par tâche d’Intelligence Index, avec un tarif standard de 1,36/$4,18 par 1M tokens entrants/sorties, et 0,14 dollar par 1M tokens entrants en cache. Durant les premières deux semaines, Mistral Large 4 Preview sera proposé à un rabais de 50 % lors du lancement, ce qui fait que son coût par tâche descend à 0,57 dollar. Cela reste encore plus cher que GLM-5.3-Flash (0,25 dollar) et DeepSeek V4.1 Flash (maximum, 0,27 dollar).
➤ Forte capacité de raisonnement documentaire et d’analyse d’images : le score préliminaire du Mistral Large 4 sur GDP.pdf est de 19 %, équivalent à celui du MiMo-V2.6-Pro (19 %) et inférieur à celui du Kimi K3 (22 %). Cela représente une amélioration de 18 points par rapport au Mistral Large 3, due en partie aux améliorations de leur API, qui accepte désormais 100 images par requête, contre seulement 8 pour les modèles Mistral précédents.
Détails du modèle clé :
➤ Fenêtre de contexte : 512k tokens
➤ Multimodalité : Entrée de texte et d’image, avec sortie de texte
➤ Prix : 1,36 $/4,18 $ par 1 M de tokens d’entrée/sortie (0,14 $/1 M de tokens d’entrée en cache), avec 50 % de réduction les deux premières semaines (0,68 $/2,09 $)
➤ Disponibilité : Prévisualisation publique de la API Mistral, avec des poids ouverts prévues à la fin d’octobre
