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t3nUpdated Oct 30 14:49

Mistral Large 4 weights go live on Hugging Face; the company says it leads on CyberGym-E2E and…

AI summary

After a three-week preview, Mistral AI has released the weights of Mistral Large 4 on Hugging Face. This multimodal model was trained on 3,800 Nvidia accelerators and has a parameter count of one trillion, and it is currently still difficult to run on a gaming PC or a single GPU. Mistral says it leads GLM-5.3 and Kimi K3 on the cybersecurity benchmark CyberGym-E2E, and is on par with GLM-5.3 on the agentic coding benchmark Terminal Bench 4.0, but there is no independent evaluation yet; preview pricing is $1.4 per million input tokens and $4.2 per million output tokens.

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Mistral Large 4 releases open weights and provides benchmark comparisons with GLM-5.3 and Kimi K3, which can be used to assess the competitive position of European open-source models.

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Souveränes ChatGPT? Mistral Large 4 soll China-Konkurrenz bei Coding- und Cyber-Aufgaben schlagen

Mistral gilt als einziges global konkurrenzfähiges EU-KI-Labor, konnte aber mit seinen letzten Modellen nicht überzeugen. Die Veröffentlichung von Mistral Large 4 soll das wieder ändern. Was das KI-Modell jetzt noch besser können soll.

KI-Modell Mistral Large 4: Gewichte jetzt auf Hugging Face verfügbar. (Bild: picture alliance / ZUMAPRESS.com | Andre M. Chang)

Nach einer dreiwöchigen Preview-Phase hat die französische KI-Firma Mistral AI die Gewichte für ihr neuestes Modell Mistral Large 4 auf Hugging Face zur Verfügung gestellt. Das multimodale Modell wurde auf 3.800 Nvidia-Beschleunigern trainiert und kommt mit einer Billion Parametern. Damit ist das Modell momentan noch zu groß für die Nutzung durch Hobbyist:innen mit Gaming-PCs oder einzelnen Nvidia-KI-Beschleunigern. Seit dem Ausrollen der Vorschauversion an „Mitglieder eines Early-Access-Kundenprogramms und spezialisierte Cybersecurity-Partner“, darunter ASML, Cisco, Crowdstrike, Microsoft und die European Space Agency, habe sich die Qualität des Sprachmodells durch Reinforcement Learning, also durch die „Belohnung“ des Modells bei der Ausgabe erwünschter Ergebnisse und das daraus resultierende Finetuning, nochmal deutlich verbessert.AnzeigeAnzeige

Mistral galt ein Stück weit abgeschrieben, wenn es um das Rennen um die leistungsfähigsten Open-Weight-Modelle ging. Vor Mistral Large 4 veröffentlichte das KI-Startup das mittelgroße Modell Mistral Medium 3.5. Das wurde zwar als Flaggschiff verkauft. Laut der Analyseplattform Artificial Analysis blieb es in Benchmarks aber teilweise deutlich hinter der Konkurrenz aus China zurück. Auch die Öffnung der eigenen Compute-Infrastruktur für die Konkurrenz deutete an, dass die Nutzung der eigenen Modelle hinter den Erwartungen lag.

Mistral Large 4: Besser als die Konkurrenz von Qwen, Kimi und Co. aber genauso intransparent?

Genau diese Konkurrenz schlägt Mistral Large 4 laut eigener Angabe bei zwei Benchmarks. Auf dem Cybersicherheits-Benchmark CyberGym-E2E liegt es vor der China-Konkurrenz GLM-5.3 und Kimi K3. Beim agentischen Coding-Benchmark Terminal Bench 4.0 zieht es mit GLM-5.3 gleich. Zudem schneidet es mutmaßlich deutlich besser ab als Kimi K3 oder Metas offenes Modell Muse Spark Open. Eine unabhängige Evaluierung von Mistral Large 4 fehlt bislang allerdings. Vor Veröffentlichung der Gewichte lag die Preview-Version von Mistral Large 4 kostentechnisch bei 1,4 US-Dollar für eine Million Input- und 4,2 Dollar für eine Million Output-Tokens. Das ist deutlich günstiger als Kimi K3.1 Pro mit zwei respektive zehn Dollar und auf ungefähr dem selben Niveau wie GLM-5.3 über die offizielle API von Z.ai.AnzeigeAnzeige

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Leistung und Effizienz ist das eine, Vertrauen in generative KI, gerade hinsichtlich aktueller Cyber-Vorfälle rund um KI-Agenten, die von Wissenschaftler:innen zu bedenklichem Verhalten gepromptet werden, das andere. Im Rahmen eines Pressebriefings hat t3n Mistral mit diesem Problem konfrontiert. Auf die Nachfrage, ob die Firma sich vorstellen kann, deswegen statt Open Weight auf voll transparente Open Source zu setzen wie die Konkurrenz von Soofi oder Apertus, weicht Pierre Stock, Wissenschaftsvize des Startups, aus. „Ich denke nicht, dass KI eine derartige Blackbox ist, wie die Leute glauben. Seit es Reasoning-Modelle gibt, wird sichtbar, was die Modelle denken.“ Außerdem nutze man Überwachungs- und Entscheidungsmodelle. Damit wolle man die „Interpretierbarkeit und Transparenz“ seiner größeren Modelle erhöhen. Die Überprüfbarkeit von Reasoning-Schritten könnte allerdings in Zukunft deutlich schwieriger werden.

In den kommenden Wochen will Mistral auch kleinere, sogenannte quantifizierte Versionen von Mistral Large 4 verfügbar machen. Dazu sollen auch Modelle zählen, die auf Laptops oder Gaming-PCs nutzbar sein sollen. Um die Weiterentwicklung seiner Modelle und den Zubau von Rechenkapazität zu finanzieren, hatte die französische Firma erst im September 2026 drei Milliarden Euro frisches Kapital eingesammelt.

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