Mistral
Mistral Large 4
Mistral flagship multimodal reasoning model with European multilingual excellence, Apache-compatible toolcalling syntax, and precision coding.
ดัชนีปัญญา
89.8 #17
AAQI 90.0
ความเร็วขาออก
92 t/s
ITL 10.9 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$3.5 /1M
ขาเข้า $2/M · ขาออก $6/M
บริบท
256K
≈ 640 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Mistral Large 4
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- Top European frontier model — multilingual depth
- Strong coding and reasoning tier
- $2/$6 pricing below US frontier peers
สิ่งที่ต้องระวัง
- 256K context is small vs. 1M-token competitors
- Proprietary hosted API
กรณีใช้งานเด็ด
EU-compliant deployments
European data-residency enterprise workloads.
Multilingual products
Cross-European-language assistants.
Coding copilots
Agentic development in regulated industries.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
MISTRAL_API_KEY ก่อน — รับคีย์ 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);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
การแข่งขันสดแบบตัวต่อตัว
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
Mistral Large 4 — undisclosed flagship
- European multilingual excellence across 40+ languages
- Reasoning, coding and multimodal categories
- 256K context with 32K output window
วันที่เปิดตัว
25 ก.ย. 2569
สถาปัตยกรรม
Mistral Large 4 — undisclosed flagship
พารามิเตอร์
Not disclosed
สัญญาอนุญาต
Proprietary
ขนาดคอนเทกซ์
256,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
32,768 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.2 · เขียน $2 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$2/M
ราคาขาออก
$6/M
ความเร็วขาออก
92 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
28 ก.ย. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย GitHub Markdown
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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Mistral
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Mistral Large 4 โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก