Mistral Large 4 (Medium) está por debajo del promedio en inteligencia, pero tiene un precio razonable en comparación con otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 1M tokens.

Mistral Large 4 (Medium) obtiene 23 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 23). Al evaluar el Intelligence Index, generó 73M tokens, lo que es bastante conciso frente a la mediana de 100M.

El precio de Mistral Large 4 (Medium) es de $0.70 por 1 M de tokens de entrada (algo elevado; mediana: $0.43) y $2.10 por 1 M de tokens de salida (algo elevado; mediana: $1.50). En promedio, evaluar Mistral Large 4 (Medium) en el Intelligence Index cuesta $1.41 por tarea.

Razonamiento	Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento.
Modalidad de entrada	Admite: texto e imágenes
Modalidad de salida	Admite: texto
Ventana de contexto	1M ~1500 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos
Parámetros totales	1.1T
Parámetros activos	52B Número de parámetros activos por token durante la inferencia
Licencia	Mistral Ecosystem Open-Weight License
Pesos del modelo	Hugging Face

Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:

Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:

Muy pequeño: ≤4B parámetros
Pequeño: 4B–40B parámetros
Mediano: 40B–150B parámetros
Grande: >150B parámetros

Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:

<$0.15 por 1 M de tokens
$0.15–$1 por 1 M de tokens
>$1 por 1 M de tokens

Updated

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

Costo por tarea

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

InteligenciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

No publicly available API

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. costo por tarea

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Índices de capacidades

Miden el rendimiento de modelos en capacidades e industrias específicas

Artificial Analysis Finance & Accounting Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better

No publicly available API

Benchmarks

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1

Elo de AA-Briefcase

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience v1.1

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience v1.1 Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

No publicly available API

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: puntuación

El Openness Index mide la apertura de los modelos en una escala normalizada de 0 a 100 (cuanto más alta, mayor apertura)

Comparaciones del Intelligence Index

Intelligence Index vs. costo por tarea

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Uso de tokens

Tokens de salida por tarea del Intelligence Index

Promedio ponderado de tokens de salida usados para ejecutar una tarea del Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

No publicly available API

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Ventana de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)

Tamaño del modelo: parámetros totales y activos

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre Mistral Large 4 (Medium)

Mistral Large 4 (Medium) se lanzó el 29 de octubre de 2026.

Mistral Large 4 (Medium) fue creado por Mistral.

Mistral Large 4 (Medium) obtiene 23 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 23).

Mistral Large 4 (Medium) cuesta $0.70 por 1 M de tokens de entrada (algo mayor que el promedio; mediana: $0.43) y $2.10 por 1 M de tokens de salida (algo mayor que el promedio; mediana: $1.50), según la API de Mistral.

Mistral Large 4 (Medium) cuesta $0.70 por 1 M de tokens de entrada y $2.10 por 1 M de tokens de salida (según la API de Mistral). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.40 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores

Al evaluarlo en el Intelligence Index, Mistral Large 4 (Medium) generó 73M tokens de salida, un valor menor que el promedio frente a otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 100M).

Sí, Mistral Large 4 (Medium) es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.

Mistral Large 4 (Medium) admite entrada de texto e imágenes.

Mistral Large 4 (Medium) admite salida de texto.

Sí, Mistral Large 4 (Medium) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, Mistral Large 4 (Medium) es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.

Mistral Large 4 (Medium) tiene una ventana de contexto de 1.0M tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.

Sí, Mistral Large 4 (Medium) es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.

Mistral Large 4 (Medium) tiene 1,1 billones de parámetros (52 mil millones activos).

Mistral Large 4 (Medium) es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 1,1 billones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 52 mil millones de parámetros activos.

Mistral Large 4 (Medium) se publica bajo la licencia Mistral Ecosystem Open-Weight License. El uso comercial está permitido con restricciones. Ver licencia

Mistral Large 4 (Medium) obtiene 23 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en trabajo del conocimiento, programación, ciencia y conocimiento general.

Sí, Mistral Large 4 (Medium) está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API

Mistral Large 4 (Medium) está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Mistral Large 4 (Medium)

Resumen del modelo

InteligenciaUpdated

Velocidad

Resumen comparativo

Especificaciones técnicas

126 modelos en esta clase

Velocidad

InteligenciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. costo por tarea

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1

Elo de AA-Briefcase

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience v1.1

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: puntuación

Comparaciones del Intelligence Index

Intelligence Index vs. costo por tarea

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Uso de tokens

Tokens de salida por tarea del Intelligence Index

Output Tokens per Intelligence Index Task

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Cache Hit

Ventana de contexto

Ventana de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)

Tamaño del modelo: parámetros totales y activos

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se lanzó Mistral Large 4 (Medium)?

¿Quién creó Mistral Large 4 (Medium)?

¿Qué tan inteligente es Mistral Large 4 (Medium)?

¿Cuánto cuesta Mistral Large 4 (Medium)?

¿Cuál es el precio de la API de Mistral Large 4 (Medium)?

¿Qué tan verboso es Mistral Large 4 (Medium)?

¿Mistral Large 4 (Medium) es un modelo de razonamiento?

¿Qué modalidades de entrada admite Mistral Large 4 (Medium)?

¿Qué modalidades de salida admite Mistral Large 4 (Medium)?

¿Mistral Large 4 (Medium) puede procesar imágenes?

¿Mistral Large 4 (Medium) es multimodal?

¿Cuál es la ventana de contexto de Mistral Large 4 (Medium)?

¿Mistral Large 4 (Medium) es de código abierto?

¿Cuántos parámetros tiene Mistral Large 4 (Medium)?

¿Cuáles son los parámetros activos de Mistral Large 4 (Medium)?

¿Qué licencia tiene Mistral Large 4 (Medium)?

¿Cómo rinde Mistral Large 4 (Medium) en los benchmarks?

¿Mistral Large 4 (Medium) está disponible mediante API?

¿Dónde puedo usar Mistral Large 4 (Medium)?