Mistral AI logo

Mistral Large 4

Мультимодальная
Mistral AI

Mistral Large 4 (Public Preview, также ML4 / le Chonk) — флагманская универсальная мультимодальная модель Mixture-of-Experts от Mistral AI. По документации Mistral, у неё 1.05T общих и 52B активных параметров плюс 1.6B vision encoder; на странице готовящегося релиза в Hugging Face указано около 1T параметров и 49B активных на токен. Контекст составляет 1M токенов, вход — текст и изображения, выход — текст; поддерживаются structured outputs, function calling, document QnA, batching, агенты/conversations и встроенные инструменты. Веса запланированы на конец октября 2026 года и пока не опубликованы, поэтому в каталоге модель считается проприетарной до выхода публичной лицензии.

Основные характеристики

Параметры
1.1T
Контекст
1.0M
Дата выпуска
6 октября 2026 г.
Индекс
45.8

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
6 октября 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.
Сегодня
25 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры
1.1T
Токены обучения
-
Граница знаний
-
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Ценообразование и доступность

Вход (за 1М токенов)
$0.68
Выход (за 1М токенов)
$2.09
Макс. входящих токенов
1.0M
Макс. исходящих токенов
-
Поддерживаемые возможности
Вызов функцийСтруктурированный выводВыполнение кодаПоиск в интернетеПакетная обработкаДообучение

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
AA-Briefcase
Elo 1,393 — только из текста анонса (отдельной диаграммы briefcase нет); max_score 3000. • данные разработчика
46.4%
AutomationBench
Текст анонса + диаграмма: 59.9% на AutomationBench (657 бизнес-workflow). • данные разработчика
59.9%
B3 AI Security Benchmark
Устойчивость к атакам; в анонсе приведён публичный бенчмарк Lakera для устойчивости к непрямым prompt-injection атакам. • данные разработчика
93.3%
ChartQAPro
Chart ChartQA Pro 63.1%。 • данные разработчика
63.1%
Coding Agent Index
Combined Coding Agent Index; текст анонса: 49.8%. • данные разработчика
49.8%
CyBench
Текст анонса: 93% (на диаграмме 93). • данные разработчика
93.0%
CyberGym
Текст анонса: 82% воспроизведение уязвимости и патч; диаграмма CyberGym-E2E (AA) 82. • данные разработчика
82.0%
DeepSWE 1.1
Текст анонса: 61.7% (на диаграмме ~62). Сноска Artificial Analysis о приватной предобвязочной версии на диаграмме. • данные разработчика
61.7%
Dense200
Dense200 bbox; в тексте анонса 42% (на графике 42.0 против 41.5 у GPT-6 Astra). • данные разработчика
42.0%
Finance Agent v2
Chart Vals.ai Finance Agent v2:54.7%。 • данные разработчика
54.7%
Finch (FinWorkBench)
Chart Finch(FinWorkBench)67.4%。 • данные разработчика
67.4%
GDP.pdf
Chart "GDP.pdf - AA" 18.6%。采用Artificial Analysis标注;非OpenAI的gdp.pdf数据。 • данные разработчика
18.6%
Harvey's Legal Agent Benchmark
Chart "Vals.ai Harvey LAB" 15.8%(Astra为5.4)。以0.158的全通过率存储,以与同类卡片保持一致(max_score 1.0)。 • данные разработчика
15.8%
KORABench
Общая оценка; в объявлении указано, что 2.0 — максимум и означает «Образцовый». • данные разработчика
84.5%
SciCode
SciCode-Verified pass@1 n=6; на графике 91.8%. Идентификатор scicode-verified в каталоге отсутствует; сохранено под scicode. • данные разработчика
91.8%
Surge AI Coding Quality
基于盲评的人工评估,衡量编程质量;专业标注员按1–5分制对输出打分,模型身份已隐藏。 • данные разработчика
74.8%
SWE Atlas - Codebase QnA
SWE-Atlas-QnA; в тексте анонса 59.4% (на графике ~59). • данные разработчика
59.4%
Terminal-Bench 4.0
Текст анонса: 28.3% (на диаграмме ~28). Подпись диаграммы: обвязка AA Coding Agent Index. • данные разработчика
28.3%

Лицензия и метаданные

Лицензия
Проприетарная
Дата анонса
6 октября 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.

Сравнить Mistral Large 4

Все сравнения

Похожие модели

Все модели

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.