Mistral
Mistral Large 4
Mistral flagship multimodal reasoning model with European multilingual excellence, Apache-compatible toolcalling syntax, and precision coding.
الذكاء
89.8 #17
AAQI 90.0
سرعة الإخراج
92 t/s
ITL 10.9 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$3.5 /1M
إدخال $2/M · إخراج $6/M
السياق
256K
≈ 640 صفحة A4 · أقصى إخراج 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Mistral Large 4
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Top European frontier model — multilingual depth
- Strong coding and reasoning tier
- $2/$6 pricing below US frontier peers
ما يجب الانتباه له
- 256K context is small vs. 1M-token competitors
- Proprietary hosted API
حالات استخدام قاتلة
EU-compliant deployments
European data-residency enterprise workloads.
Multilingual products
Cross-European-language assistants.
Coding copilots
Agentic development in regulated industries.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
MISTRAL_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral-large-4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.mistral.ai/v1",
api_key=os.environ["MISTRAL_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="mistral-large-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.mistral.ai/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.MISTRAL_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "mistral-large-4",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
مواجهات مباشرة حية
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Mistral Large 4 — undisclosed flagship
- European multilingual excellence across 40+ languages
- Reasoning, coding and multimodal categories
- 256K context with 32K output window
تاريخ الإصدار
25 سبتمبر 2026
البنية
Mistral Large 4 — undisclosed flagship
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
256,000 tokens
أقصى إخراج
32,768 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.2 · كتابة $2 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$2/M
سعر الإخراج
$6/M
سرعة الإخراج
92 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
28 سبتمبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026mistrallarge4,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Mistral Large 4},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/mistral-large-4}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Mistral
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Mistral Large 4 استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.