1Mistral Large 4
N.º 1 — Mistral Large 4. En las listas de 7 de 8 IA; puesto mediano allí: 6. Buena puntuación de 38 en el índice antiguo, pero solo 25–26 en v5; alojarlo para clientes requiere una licencia aparte.
¿Sabía que…?
En la ronda inicial de financiación de junio de 2023, Mistral reunió 105 millones de euros, un mes después de fundar la empresa. El Financial Times calculó su valor en 240 millones de euros. Los tres fundadores se conocieron como estudiantes en la École Polytechnique.
- Qué es
- Modelo de pesos abiertos de 1 billón de parámetros, de Mistral.
- Su ventaja
- La puntuación más alta del índice antiguo de los tres (38), pero la más baja en v5.
- Para quién
- Sirve para usarlo dentro de su propia empresa; no para venderlo como servicio en línea.
- Puntuación v5 de Artificial Analysis25–26 en v5
Por qué está aquí
Artificial Analysis le dio a Mistral Large 4 un 38 en su antiguo Intelligence Index. Empata con GPT-6 Luna (38) y queda justo por debajo de DeepSeek V4.1 Flash (39). Esa puntuación es la razón por la que ocupa el primer puesto.
Es el más caro de los tres. Cuesta $1,36 de entrada y $4,18 de salida por millón de tokens. Ejecutar una tarea del índice cuesta $1,13, frente a $0,27 de DeepSeek V4.1 Flash. Sus pesos abiertos solo están previstos para finales de octubre.
Historia
En septiembre de 2023, Mistral AI publicó su modelo Mistral 7B mediante un enlace magnet de BitTorrent, y no con un lanzamiento habitual. Cualquiera que tuviera el enlace podía descargar el modelo de una vez.
A tener en cuenta
Hasta el 8 de octubre no se había indicado ninguna licencia ni se habían publicado los pesos. Mistral prometió los pesos para finales de octubre. Revise la licencia antes de alojarlo para clientes.
Cuesta unos $1,13 por tarea de prueba al precio de lista, unas 4 veces más que DeepSeek V4.1 Flash. Además, usó 69.330 tokens de salida por tarea. El artículo lo sitúa a mitad de la tabla entre los modelos abiertos.
Qué dice la gente
"Feels quite dated and far behind what I usually utilize." — u/dubesor86 (Reddit)
Dónde seguir
Abra la página de Mistral Large 4 en Vals AI. Mire primero los puestos por prueba, como el puesto 7 de 33 en HLAB-Vals-1.1. La página muestra una precisión de 45,09%. No menciona ninguna licencia, y en algunos informes los pesos aparecían todavía como «próximamente», así que compruébelo antes de cualquier uso para clientes.