Mistral hat am 6. Oktober Large 4 freigeschaltet, das erste große Allzweckmodell des Pariser Anbieters seit Medium 3.5 im April. Im Mischpreis kostet es gut ein Viertel von Claude Opus 5.5, im Index von Artificial Analysis fehlen ihm 20 Punkte zur Spitze. Die wichtigste Zeile für Unternehmen steht im Vertrag: Large 4 läuft als Public Preview, und dort greift Mistrals Trainings-Widerspruch nach dem Wortlaut der Geschäftsbedingungen nicht.
Vor dem ersten echten Kundendokument steht bei Large 4 der Blick in die Vertragsbedingungen. Foto: RDNE Stock project auf Pexels
Was Mistral Large 4 kostet und wo die Rechnung kippt
Mistral verlangt 1,36 US-Dollar je Million Eingabe-Token, 4,18 US-Dollar je Million Ausgabe-Token und 0,14 US-Dollar für zwischengespeicherte Eingaben. Zum Start gibt es zwei Wochen lang 50 Prozent Rabatt, also 0,68 und 2,09 US-Dollar, zwischengespeicherte Eingaben kosten dann 0,07 US-Dollar. Ein Enddatum nennt Mistral nicht, ab dem 6. Oktober gerechnet läuft der Rabatt bis etwa 20. Oktober. Regionale Endpunkte, etwa in der EU, kosten laut Dokumentation 10 Prozent Aufschlag, ob Large 4 dort schon läuft, ist nicht dokumentiert.
Unsere Tagesdaten aus der Schnittstelle von Artificial Analysis ordnen das neben die stärksten geschlossenen und offenen Vergleichsmodelle ein:
| Modell | Index | Mischpreis je 1 Mio. Token | Gewichte |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 58 | 8,00 USD (7,10 €) | geschlossen |
| GPT-6.1 Sol | 52 | 4,00 USD (3,55 €) | geschlossen |
| MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi) | 46 | 0,54 USD (0,48 €) | offen |
| GLM-5.3 (Z.ai) | 45 | 2,15 USD (1,91 €) | offen |
| Kimi K3 (Moonshot AI) | 44 | 6,00 USD (5,32 €) | offen |
| Mistral Large 4 Preview | 38 | 2,07 USD (1,83 €) | angekündigt |
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, Stand 7. Oktober 2026, jeweils höchste Denkstufe. Mischpreis aus drei Teilen Eingabe und einem Teil Ausgabe zum Listenpreis, ohne Launch-Rabatt. Euro zum EZB-Referenzkurs vom 6. Oktober (1,1269 US-Dollar je Euro).
Neben Claude ist das günstig, neben den offenen Modellen aus China nicht. DeepSeek V4.1 Flash kostet 0,30 und 1,20 US-Dollar je Million Token, GLM 5.3 Flash 0,15 und 0,50. Gesprächig sind alle drei: Für den kompletten Index erzeugte Large 4 200 Millionen Ausgabe-Token, DeepSeek V4.1 Flash 250 Millionen, GLM 5.3 Flash 180 Millionen. Unterm Strich kostet Large 4 bei Artificial Analysis 1,13 US-Dollar je Index-Aufgabe, mit Launch-Rabatt 0,57. DeepSeek V4.1 Flash erledigt dieselben Aufgaben für 0,27 US-Dollar, GLM 5.3 Flash für 0,25, also für rund ein Viertel des Listenpreises.
20 Punkte hinter Claude, einen hinter DeepSeek
Mistral nennt Large 4 das deutlich stärkste offene Modell aus den USA oder Europa, und die Einschränkung auf diese beiden Regionen ist gewollt. Artificial Analysis misst 38 Punkte, so viel wie GPT-6 Luna und einen weniger als DeepSeek V4.1 Flash. Unter den offenen Modellen liegen mehrere chinesische vorn, etwa MiMo-V2.6-Pro mit 46, GLM-5.3 mit 45 und Kimi K3 mit 44 Punkten.
Gegenüber dem eigenen Bestand ist der Sprung groß: Mistral Large 3 kam im selben Index auf 9 Punkte, Medium 3.5 auf 14. Unabhängig bestätigt ist ein Wert, der für Büroarbeit zählt. Auf AutomationBench, 657 nachgebauten Geschäftsabläufen, erreicht Large 4 59,9 Prozent.
Bei anderen Werten lohnt der zweite Blick. In den Diagrammen der Ankündigung zu DeepSWE und Terminal-Bench fehlen OpenAI und Anthropic, die dort nach der Einordnung von heise deutlich höher liegen. Den Spitzenwert von 82 Prozent beim Nachstellen und Beheben echter Sicherheitslücken erklärt Mistral selbst damit, dass Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra diese Aufgabe verweigern. Der Test misst also auch, welche Anfragen ein Anbieter überhaupt zulässt.
Was wirklich zählt, ist, das Modell zu besitzen, auch für US-Firmen. Wer ein geschlossenes Modell nutzt, hat keine Garantie, dass es morgen noch da ist.
Guillaume Lample, Mitgründer und Chefwissenschaftler von Mistral, zitiert von WIRED am 6. Oktober 2026, aus dem Englischen übersetzt
Die Preview-Klausel: was mit Firmendaten passiert
Für den Einsatz im Unternehmen wiegt der Status schwerer als jeder Benchmark. Mistrals Commercial Terms of Service in der Fassung vom 25. September 2026 regeln Vorabmodelle in Ziffer 4.3: Mistral darf Kundendaten und Ausgaben aus Labs- oder Preview-Modellen zum Training verwenden, und ein für andere Produkte gesetzter Widerspruch gilt dort nicht, auch nicht über Zero Data Retention. Wer kein Training mit seinen Daten will, soll Labs- oder Preview-Modelle laut Vertrag nicht nutzen. Ziffer 4.2 legt nach: Für Daten, die so ins Training gehen, erhält Mistral eine unbefristete und unwiderrufliche Lizenz, und sie gelten nicht mehr als vertrauliche Informationen des Kunden.
Bei personenbezogenen Daten ist die Lage weniger eindeutig. Mistrals Dokumentation nennt den fehlenden Widerspruch nur bei Labs-Modellen. Und der Auftragsverarbeitungsvertrag, der nach seiner Ziffer 11.2 bei Widersprüchen vorgeht, knüpft das Training in Ziffer 2.3 daran, dass der Kunde nicht widersprochen hat. Für Geschäftsgeheimnisse ohne Personenbezug gilt dieser Vorrang nicht. Wer personenbezogene oder vertrauliche Daten verarbeiten will, holt sich vorher eine schriftliche Antwort von Mistral.
Dazu kommen Mistrals Bedingungen für jede Public Preview: Das Modell darf ohne Ankündigung verändert werden, hat keinen garantierten Weg zur allgemeinen Verfügbarkeit und kann mit einem Monat Vorlauf abgekündigt werden. Für einen Test reicht das, ein Ablauf mit Rechnungen oder Kundenanfragen braucht ein Modell mit festem Stand. Was Mistral als Vertragspartner sonst zusagt, haben wir im Beitrag zu Le Chat, heute Vibe, im Unternehmen aufgeschlüsselt.
Offene Gewichte ab Ende Oktober: was selbst hosten heißt
Das stärkste Argument für Large 4 ist die angekündigte Freigabe der Gewichte. Mistral will sie bis Ende Oktober veröffentlichen, Reuters zufolge soll das Modell am 27. Oktober öffentlich verfügbar werden. Bis dahin führt Artificial Analysis das Modell als proprietär, und auf Mistrals Modellseite stehen Gewichte und Lizenz auf „Coming soon“. Ob die Lizenz so frei ausfällt wie Apache 2.0 bei Large 3 oder Einschränkungen für die kommerzielle Nutzung enthält, ist offen.
Lamples Argument vom eigenen Modell trägt erst mit diesen Gewichten. Die Preview ist ein Dienst, den Mistral jederzeit ändern kann.
Selbst hosten heißt bei dieser Größe nicht, das Modell auf einen Bürorechner zu laden. Schon bei 8 Bit je Parameter belegt eine Billion Parameter rund ein Terabyte Speicher, das passt nur auf einen Verbund mehrerer Rechenzentrums-GPUs. Für ein mittelständisches Unternehmen heißt das realistisch: Betrieb bei einem europäischen Rechenzentrumsanbieter oder in einer Private Cloud. Wie das bei einem anderen großen offenen Modell aussieht, zeigt unsere Anleitung zum Selbst-Hosten von Kimi K3.
Was jetzt zu entscheiden ist
Wer Mistral ohnehin als europäische Zweitoption prüft, testet Large 4 bis etwa 20. Oktober zum halben Preis, mit Testdaten oder öffentlich zugänglichen Dokumenten, und rechnet die Kosten je Vorgang statt je Token.
Echte Kundendaten warten auf zwei Dinge: eine schriftliche Auskunft von Mistral zur Preview-Klausel und die Lizenz der Gewichte. Kommt diese ohne Hürden für die kommerzielle Nutzung, ist Large 4 eine ernsthafte Option für ein großes Modell unter eigener Kontrolle in einem europäischen Rechenzentrum. Wer heute mit Claude oder GPT arbeitet, verliert durch Abwarten nichts, bei der Qualität liegen beide klar vorn. Die Tageswerte der führenden Modelle zeigt unser AI Leaderboard.
Häufige Fragen
Was ist Mistral Large 4?
Das neue große Sprachmodell des Pariser Anbieters Mistral AI, seit dem 6. Oktober 2026 als Public Preview über die Schnittstelle in Mistral Studio erreichbar, Modellkennung mistral-large-4. Es arbeitet nach dem Mixture-of-Experts-Prinzip mit rund einer Billion Parametern, von denen je Token etwa 50 Milliarden aktiv sind. Es nimmt Text und Bilder entgegen, antwortet in Text und kann vor der Antwort schrittweise nachdenken. Mistral nennt ein Kontextfenster von einer Million Token, Artificial Analysis führt für die Preview rund 524.000. Die Gewichte will Mistral bis Ende Oktober veröffentlichen.
Was kostet Mistral Large 4?
Im Listenpreis 1,36 US-Dollar je Million Eingabe-Token, 4,18 US-Dollar je Million Ausgabe-Token und 0,14 US-Dollar für zwischengespeicherte Eingaben. Zum Start gilt zwei Wochen lang ein Rabatt von 50 Prozent, also 0,68 und 2,09 US-Dollar sowie 0,07 US-Dollar für den Zwischenspeicher. Ein genaues Enddatum nennt Mistral nicht. Für regionale Endpunkte wie in der EU verlangt Mistral 10 Prozent Aufschlag, ob Large 4 dort schon läuft, ist nicht dokumentiert. Zum EZB-Referenzkurs vom 6. Oktober sind das ohne Rabatt rund 1,21 Euro Eingabe und 3,71 Euro Ausgabe.
Ist Mistral Large 4 Open Source?
Noch nicht. Mistral hat offene Gewichte für Ende Oktober angekündigt, auf der Modellseite stehen Gewichte und Lizenz bislang auf „Coming soon“. Artificial Analysis führt das Modell deshalb vorerst als proprietär. Welche Lizenz kommt, ist offen. Selbst hosten lässt sich ein Modell mit rund einer Billion Parametern ohnehin nur auf einem Verbund mehrerer Rechenzentrums-GPUs, ein Beispiel dafür zeigt unsere Anleitung zum Selbst-Hosten von Kimi K3.
Darf Mistral Daten aus der Preview fürs Training nutzen?
Nach dem Wortlaut der Commercial Terms of Service vom 25. September 2026 ja. Ziffer 4.3 erlaubt Mistral, Daten und Ausgaben aus Labs- und Preview-Modellen zum Training zu verwenden, und ein anderswo gesetzter Widerspruch gilt dort nicht, auch nicht über Zero Data Retention. So genutzte Daten gelten nach Ziffer 4.2 nicht mehr als vertraulich. Mistrals Dokumentation nennt die Ausnahme allerdings nur für Labs-Modelle, und für personenbezogene Daten geht der Auftragsverarbeitungsvertrag bei Widersprüchen vor. Wer echte Kunden- oder Personaldaten verarbeiten will, sollte sich das vorher schriftlich von Mistral bestätigen lassen.
Wie schneidet Mistral Large 4 im Vergleich ab?
Im Intelligence Index von Artificial Analysis kommt es auf 38 Punkte. Das entspricht GPT-6 Luna und liegt einen Punkt hinter DeepSeek V4.1 Flash. Claude Opus 5.5 führt mit 58 Punkten. Unter den offenen Modellen liegen mehrere chinesische Modelle vorn, etwa MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 und Kimi K3. Gegenüber Mistrals bisherigen Modellen ist der Sprung groß: Mistral Large 3 kam im selben Index auf 9 Punkte, Mistral Medium 3.5 auf 14. Die Tageswerte der Spitzenmodelle stehen in unserem AI Leaderboard.
Wer steckt hinter Mistral?
Mistral AI ist ein französisches Unternehmen mit Sitz in Paris. Chef ist Arthur Mensch, Chefwissenschaftler und Mitgründer Guillaume Lample. Large 4 hat Mistral nach eigenen Angaben auf 3.800 Grafikprozessoren in eigenen Rechenzentren in Europa trainiert, und auch die Preview läuft auf dieser Infrastruktur.
Wie die Spitzenmodelle bei Preis und Leistung gegeneinander stehen, zeigt unser Vergleich von Claude Opus 5.5 und GPT-6 Sol.
Quellen & Referenzen
- Mistral AI: Ankündigung „Introducing Mistral Large 4“ vom 6. Oktober 2026 mit Preisen, Architektur und Benchmarks. mistral.ai
- Mistral AI: Changelog, Eintrag vom 6. Oktober 2026 zur Public Preview und zum Launch-Rabatt. docs.mistral.ai
- Mistral AI: Modellseite Mistral Large 4 mit Preisen, Parametern, Status und Gewichten. docs.mistral.ai
- Mistral AI: Modell-Lebenszyklus, Bedingungen für Public-Preview- und Labs-Modelle. docs.mistral.ai
- Mistral AI: Modellseite Mistral Large 3 mit Lizenzangabe Apache 2.0. docs.mistral.ai
- Mistral AI: Regionale Inferenz und Aufschlag für den europäischen Endpunkt. docs.mistral.ai
- Mistral AI: Commercial Terms of Service, gültig ab 25. September 2026, Ziffern 4.2 und 4.3 zu Training und Preview-Modellen. legal.mistral.ai
- Mistral AI: Data Processing Addendum, gültig ab 27. Juli 2026, Ziffern 2.3 und 11.2. legal.mistral.ai
- Artificial Analysis: Modellseite Mistral Large 4 Preview mit Intelligence Index, Token-Verbrauch, Kontextfenster und Preis. artificialanalysis.ai
- Artificial Analysis: Auswertung zum Start von Mistral Large 4 mit Kosten je Aufgabe und Vergleichswerten. artificialanalysis.ai
- Artificial Analysis: Modellseite DeepSeek V4.1 Flash mit Preisen, Token-Verbrauch und Kosten je Aufgabe. artificialanalysis.ai
- Artificial Analysis: Modellseite GLM 5.3 Flash mit Preisen, Token-Verbrauch und Kosten je Aufgabe. artificialanalysis.ai
- WIRED: Bericht zum Start mit Aussagen von Guillaume Lample, 6. Oktober 2026. wired.com
- heise online: Einordnung der Benchmarks von Mistral Large 4, 6. Oktober 2026. heise.de
- Reuters, veröffentlicht bei CNA: Start von Mistral Large 4 und Termin der Gewichte, 6. Oktober 2026. channelnewsasia.com
- Collective Brain: AI Leaderboard mit Tagesdaten der Artificial-Analysis-Schnittstelle, Stand 7. Oktober 2026. collectivebrain.de
