Mistral

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Mistral Large 4

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Open weights model

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Released 2026년 10월

Mistral Large 4 (Medium) 지능, 성능 및 가격 분석

사용해 보기 API 제공업체 벤치마크

지능Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

속도

N/A

초당 출력 토큰 수

비용

입력 US$0.70출력 US$2.10캐시 할인 90%

$1.41

Intelligence Index 작업당 비용

장황성

73M

Intelligence Index의 출력 토큰 수

크기가 비슷한 다른 오픈 웨이트 모델과 비교하면 Mistral Large 4 (Medium)의 지능은 평균보다 낮지만, 가격은 합리적인 수준입니다. 이 모델의 지원 입력은 텍스트 및 이미지, 출력은 텍스트이며, 컨텍스트 창은 1M토큰입니다.

Mistral Large 4 (Medium)의 Artificial Analysis Intelligence Index 점수는 23점으로, 비교 가능한 모델 중 평균 이하입니다(중앙값: 23). Intelligence Index 평가에서는 73M토큰을 생성해, 중앙값 100M와 비교할 때 상당히 간결한 편입니다.

Mistral Large 4 (Medium)의 입력 토큰 100만 개당 가격은 $0.70(다소 비싼 가격, 중앙값: $0.50)이며, 출력 토큰 100만 개당 가격은 $2.10(보통 수준의 가격, 중앙값: $2.10)입니다. Intelligence Index에서 Mistral Large 4 (Medium)을 평가하는 데 드는 작업당 평균 비용은 $1.41입니다.

추론	예 이 페이지에는 모델의 추론 버전이 표시됩니다. 비추론 버전도 있을 수 있습니다.
입력 모달리티	지원: 텍스트 및 이미지
출력 모달리티	지원: 텍스트
컨텍스트 창	1M Arial 12포인트 기준 A4 약 1500페이지
총 파라미터 수	1.1T
활성 파라미터 수	52B 추론 중 토큰마다 활성화되는 파라미터 수
라이선스	Mistral Ecosystem Open-Weight License
모델 웨이트	Hugging Face

동일한 등급의 모델과 지표를 비교합니다.

비추론 모델 → 다른 비추론 모델과만 비교
추론 모델 → 추론 및 비추론 모델 모두와 비교
오픈 웨이트 모델 → 같은 크기 등급의 다른 오픈 웨이트 모델과만 비교:

초소형: 파라미터 ≤4B
소형: 파라미터 4B~40B
중형: 파라미터 40B~150B
대형: 파라미터 >150B

독점 모델 → 입력/출력 가격을 3:1로 혼합해 같은 가격대의 독점 모델 및 오픈 웨이트 모델과 비교:

100만 토큰당 <$0.15
100만 토큰당 $0.15~$1
100만 토큰당 >$1

Updated

지능

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

속도

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

작업당 비용

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

No publicly available API

지능Updated

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: 오픈 웨이트와 독점 모델

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 Index와 작업당 비용

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.

역량 지수

특정 역량 및 산업에서 모델의 성능을 측정

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

벤치마크

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

AA-Briefcase Elo

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: 점수

Openness Index는 모델의 개방성을 0~100으로 정규화해 평가합니다(높을수록 더 개방적)

Intelligence Index 비교

Intelligence Index와 작업당 비용

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

Most attractive quadrant

Pareto line

토큰 사용량

Intelligence Index 작업당 출력 토큰 수

Artificial Analysis Intelligence Index 작업 하나를 실행하는 데 사용된 출력 토큰 수의 가중 평균

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).

비용

Intelligence Index 작업당 비용

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

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index 실행 비용

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).

가격: 캐시 적중, 입력 및 출력

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.

컨텍스트 창

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).

모델 크기(오픈 웨이트 모델만 해당)

모델 크기: 총 매개변수와 활성 매개변수

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.

자주 묻는 질문

Mistral Large 4 (Medium)에 관한 일반적인 질문

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 2026년 10월 29일에 출시되었습니다.

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 Mistral에서 개발했습니다.

Mistral Large 4 (Medium)의 Artificial Analysis Intelligence Index 점수는 23점으로, 크기가 비슷한 다른 오픈 웨이트 모델 중 평균 이상입니다(중앙값: 23).

Mistral Large 4 (Medium)의 입력 토큰 100만 개당 가격은 $0.70(평균보다 다소 높음, 중앙값: $0.50)이며, 출력 토큰 100만 개당 가격은 $2.10(평균보다 낮음, 중앙값: $2.10)입니다(Mistral API 기준).

Mistral Large 4 (Medium)의 입력 토큰 100만 개당 가격은 $0.70, 출력 토큰 100만 개당 가격은 $2.10입니다(Mistral API 기준). 캐시 적중/입력/출력 비율을 7:2:1로 가정한 혼합 가격은 100만 토큰당 $0.40입니다. 가격은 제공업체마다 다를 수 있습니다. 제공업체 가격 비교

Intelligence Index 평가에서 Mistral Large 4 (Medium) 모델은 출력 토큰 73M개를 생성했으며, 크기가 비슷한 다른 오픈 웨이트 모델과 비교하면 평균보다 적습니다(중앙값: 100M).

예. Mistral Large 4 (Medium) 모델은 추론 모델입니다. 답변하기 전에 확장 사고 또는 연쇄적 사고 추론으로 복잡한 문제를 해결합니다.

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 텍스트 및 이미지 입력을 지원합니다.

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 텍스트 출력을 지원합니다.

예. Mistral Large 4 (Medium) 모델은 이미지 입력을 지원하며 이미지를 분석하고 설명하고 이미지에 관한 질문에 답할 수 있습니다.

예. Mistral Large 4 (Medium) 모델은 멀티모달 모델로, 텍스트 및 이미지 입력을 처리하고 텍스트 출력을 생성할 수 있습니다.

Mistral Large 4 (Medium)의 컨텍스트 창은 1.0M토큰입니다. 모델이 단일 요청에서 처리할 수 있는 텍스트와 대화 기록의 양을 결정합니다.

예. Mistral Large 4 (Medium) 모델은 오픈 웨이트이며 모델 웨이트가 공개되어 있어 다운로드한 뒤 자체 호스팅할 수 있습니다.

Mistral Large 4 (Medium)의 파라미터 수는 1.1T이며 이 중 52B가 활성화됩니다.

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 총 파라미터 수가 1.1T인 전문가 혼합(MoE) 모델이지만 추론 중에는 활성 파라미터 52B만 사용합니다.

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 Mistral Ecosystem Open-Weight License 라이선스로 공개되었습니다. 상업적 이용은 제한 하에 허용됩니다. 라이선스 보기

Mistral Large 4 (Medium)의 Artificial Analysis Intelligence Index 점수는 23점입니다. 이 종합 벤치마크는 지식 노동, 코딩, 과학, 일반 지식 전반에서 모델을 평가합니다.

예. Mistral Large 4 (Medium) 모델은 API 제공업체 1곳을 통해 제공됩니다. API 제공업체 비교

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 API 제공업체 1곳을 통해 제공됩니다. 제공업체 비교

Mistral Large 4 (Medium) 지능, 성능 및 가격 분석

모델 요약

지능Updated

속도

비교 요약

기술 사양

이 등급의 모델 126개

속도

지능Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: 오픈 웨이트와 독점 모델

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index와 작업당 비용

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience v1.1

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: 점수

Intelligence Index 비교

Intelligence Index와 작업당 비용

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

토큰 사용량

Intelligence Index 작업당 출력 토큰 수

Output Tokens per Intelligence Index Task

비용

Intelligence Index 작업당 비용

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index 실행 비용

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

가격: 캐시 적중, 입력 및 출력

Cache Hit

컨텍스트 창

컨텍스트 창

Context Window for RAG

Context Window

모델 크기(오픈 웨이트 모델만 해당)

모델 크기: 총 매개변수와 활성 매개변수

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

자주 묻는 질문

Mistral Large 4 (Medium)의 출시일은 언제인가요?

Mistral Large 4 (Medium)을 개발한 곳은 어디인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 지능은 어느 정도인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 가격은 얼마인가요?

Mistral Large 4 (Medium) API 가격은 얼마인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 답변은 얼마나 장황한가요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 추론 모델인가요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 어떤 입력 모달리티를 지원하나요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 어떤 출력 모달리티를 지원하나요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 이미지를 처리할 수 있나요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 멀티모달 모델인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 컨텍스트 창은 얼마인가요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 오픈 소스인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 파라미터 수는 얼마인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 활성 파라미터는 무엇인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 라이선스는 무엇인가요?

Mistral Large 4 (Medium)의 벤치마크 성능은 어떤가요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 API로 제공되나요?

Mistral Large 4 (Medium) 모델은 어디에서 사용할 수 있나요?