Gepubliceerd: 7 oktober 2026
Sinds 6 oktober 2026 kun je Mistral Large 4 als publieke preview gebruiken. Het is het eerste model van Mistral AI met een biljoen parameters, volledig getraind in de eigen Europese datacenters en gehost in EU-regio’s. De API-prijs ligt op het niveau van het Chinese GLM-5.3, en eind oktober komen de weights beschikbaar om zelf te draaien. Voor Nederlandse organisaties die een groot model binnen de EU willen houden, is dit de eerste Europese optie van deze omvang.
Gehost onder Europees recht, met Nederlands als een van de 160 talen
Mistral draait het model in Europese regio’s die volgens het bedrijf zelfstandig opereren onder Europees recht. Voor de AVG scheelt dat een lastig gesprek over doorgifte van persoonsgegevens buiten de EU, al heb je nog steeds een verwerkersovereenkomst nodig. Mistral zegt dat het model op meer dan 160 talen is getraind, waaronder alle officiële EU-talen. Nederlands zit daar dus bij, maar Mistral publiceert geen aparte score voor Nederlandse taalkwaliteit.
Op code gelijk met GLM-5.3, voorop bij beeldherkenning en security
Mistral Large 4 is een mixture of experts: per woord werkt maar een deel van het model. Van de biljoen parameters zijn er per token 49 miljard actief, waardoor het relatief goedkoop draait. Het leest tekst en afbeeldingen, schrijft tekst en heeft een context window van 1 miljoen tokens.
In de cijfers die Mistral publiceert, schuift het model aan bij de beste Chinese open modellen, zonder ze in te halen.
| Wat wordt gemeten | Mistral Large 4 | Vergelijking |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (echte software-engineeringtaken) | 61,7% | GLM-5.3 61%, DeepSeek V4 Pro 57%, Qwen3.8 Max 51% |
| Terminal-Bench 4.0 (agentwerk op de command line) | 28,3% | Geen concurrentscore gepubliceerd |
| AutomationBench (657 zakelijke workflows) | 59,9% | Geen concurrentscore gepubliceerd |
| Dense 200 (objecten in beelden aanwijzen) | 42% | GPT-6 Astra 41% |
| CyberGym-E2E (kwetsbaarheden nabootsen en patchen) | 82% | Claude Opus 5.5 en GPT-6 Astra bijna nul, omdat ze weigeren |
| Blinde beoordeling door Surge AI (schaal 1 tot 5) | 3,74 | Claude Opus 5 4,22, GLM-5.3 3,60, Kimi K3 3,59 |
Alle scores komen uit de aankondiging van Mistral. De codescores van de concurrenten staan in Mistrals eigen grafiek, zoals VentureBeat die weergeeft; Mistral zegt niet of het die zelf opnieuw heeft gemeten. Volgens VentureBeat staan GLM-5.3 en Kimi K3 op het openbare DeepSWE-leaderboard rond 69% met andere agentopstellingen. Zie het gelijkspel op code dus als voorlopig. De blinde beoordeling door Surge AI is de enige externe toets, en daar blijft Claude Opus 5 duidelijk voor.
De securityscores komen van een model dat antwoordt waar Amerikaanse modellen weigeren
Het meest opvallend zijn de cybercijfers: 93% op Cybench en 82% op het nabootsen en patchen van echte kwetsbaarheden. Mistral legt zelf uit dat Claude Opus 5.5 en GPT-6 Astra op die tweede test bijna nul scoren omdat ze de taak weigeren. Een deel van de voorsprong is dus een beleidskeuze, niet alleen kunde.
Daar zet Mistral verdedigende cijfers tegenover: het model weerstond 93,3% van de aanvallen in Lakera’s B3-benchmark en weigert schadelijke cyberverzoeken vaker dan elk ander open model. Tijdens de preview test Mistral het model met securitybedrijven, geselecteerde partners en overheden. Houd wel rekening met één grens: de moderatie op Mistrals API blijft op Mistrals servers. Draai je straks de weights zelf, dan heb je alleen de veiligheid die in het model zit, plus wat je zelf toevoegt.
De preview kost de helft van de lijstprijs, de licentie is nog niet openbaar
Toegang en prijs zoals gepubliceerd op 6 oktober:
- Model-ID: mistral-large-4-0, in Mistral Studio (API) en in de chatapp op chat.mistral.ai
- Lijstprijs: $1,36 per miljoen inputtokens, $4,18 per miljoen outputtokens, $0,14 voor gecachte input
- Prijs op de modelpagina tijdens de preview: $0,68 input, $2,09 output, $0,07 gecacht, zonder einddatum
- Context window: 1 miljoen tokens; output is alleen tekst
- Hosting: Europese regio’s onder Europees recht, wereldwijde beschikbaarheid volgt later
- Weights: “eind deze maand” volgens Mistral; VentureBeat noemt 27 oktober
- Licentie: niet vermeld door Mistral; VentureBeat meldt een eigen Mistral-licentie, geen opensourcelicentie
Ter vergelijking: MarkTechPost noemt voor GLM-5.3 $1,40 input en $4,40 output, en voor Kimi K3 $3,00 en $15,00. Zelf hosten wordt geen kleine klus. Een schatting van DataNorth, geen cijfer van Mistral: een biljoen parameters in 8-bit vraagt ongeveer 1 TB GPU-geheugen. Dat is een volledige server met meerdere GPU’s, geen werkstation.
Start nu een pilot via de EU-API en beslis over zelf hosten zodra de licentie er is
Deze release is vooral interessant voor organisaties die Amerikaanse modellen tot nu toe links lieten liggen vanwege de plek van hun data: overheden, financiële dienstverleners, juridische teams en zorgleveranciers. Je kunt vandaag testen in een EU-regio, voor de helft van de lijstprijs, zonder in hardware te investeren. Mistral wijst ook op juridische en financiële tests van vals.ai waarin het model GPT-6 Astra versloeg.
Begin met een documentintensieve taak die je nu op GPT-6 Astra of Claude draait, in het Nederlands, en vergelijk de kwaliteit van de antwoorden en de kosten per taak. Function calling en vragen over lange documenten zijn de logische tweede test. Maak nog geen plan voor zelf hosten tot de licentietekst openbaar is, want een eigen licentie kan commercieel gebruik beperken. Zoek je vooral de sterkste coding agent, blijf dan voorlopig waar je zit: de enige onafhankelijke beoordeling zet Claude nog voorop.
Voor meer informatie, bekijk de officiële aankondiging van Mistral Large 4 op de blog van Mistral AI.
