1Mistral Large 4
N° 1 — Mistral Large 4. Dans les listes de 7 IA sur 8 ; place médiane : 6. Score fort de 38 sur l'ancien indice, mais seulement 25–26 sur v5, et l'héberger pour des clients demande une licence distincte.
Le saviez-vous ?
En juin 2023, la levée de fonds d'amorçage de Mistral a rapporté 105 millions d'euros, un mois après la création de l'entreprise. Le Financial Times a estimé sa valeur à 240 millions d'euros. Les trois fondateurs se sont rencontrés comme étudiants à l'École polytechnique.
- Ce que c'est
- Un modèle à poids ouverts de 1 000 milliards de paramètres, signé Mistral.
- Son atout
- Le score le plus élevé sur l'ancien indice (38) des trois, mais le plus bas sur v5.
- Pour qui
- Convient à une utilisation au sein de votre propre entreprise, pas à la vente comme service en ligne.
- Score v5 d'Artificial Analysis25–26 sur v5
Pourquoi il est là
Artificial Analysis a attribué à Mistral Large 4 la note de 38 sur son ancien Intelligence Index. Elle correspond à celle de GPT-6 Luna (38) et se situe juste sous celle de DeepSeek V4.1 Flash (39). C'est cette note qui le place en tête.
C'est le plus cher des trois. Il coûte 1,36 $ par million de jetons en entrée et 4,18 $ en sortie. Une tâche de l'indice lui coûte 1,13 $, contre 0,27 $ pour DeepSeek V4.1 Flash. Ses poids ouverts ne sont prévus que pour la fin octobre.
Histoire
En septembre 2023, Mistral AI a publié son modèle Mistral 7B via un lien magnet BitTorrent, et non par un lancement classique. Quiconque possédait le lien pouvait télécharger le modèle immédiatement.
À garder en tête
Au 8 octobre, aucune licence n'avait été annoncée et aucun poids n'avait été publié. Mistral a promis les poids pour la fin octobre. Vérifiez la licence avant de l'héberger pour des clients.
Au tarif public, une tâche de test lui coûte environ 1,13 $, soit à peu près quatre fois le prix de DeepSeek V4.1 Flash. Il a aussi produit 69 330 jetons en sortie par tâche. L'article le classe dans le peloton moyen des modèles ouverts.
Ce que disent les gens
"Feels quite dated and far behind what I usually utilize." — u/dubesor86 (Reddit)
Pour aller plus loin
Ouvrez la page de Mistral Large 4 sur Vals AI. Regardez d'abord les classements par test, par exemple le n° 7 sur 33 sur HLAB-Vals-1.1. La page affiche une exactitude de 45,09 %. Elle ne mentionne aucune licence, et certains articles annonçaient encore les poids comme « bientôt disponibles » : vérifiez avant tout usage par des clients.