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Répondez de tête, puis ouvrez. Le marché des modèles d'IA, et ce que disent leurs classements
1Un modèle arrive premier d'un indice. Est-il le meilleur pour vos tâches ?
Pas forcément : un indice fait la moyenne de tests qui ne sont pas vos tâches. Il sert à dresser une liste courte, que l'on essaie ensuite sur ses propres cas.
2Pourquoi regarder le prix d'un modèle avec sa note ?
Parce que deux modèles proches en qualité peuvent coûter dix fois plus l'un que l'autre ; pour une tâche répétée des milliers de fois, c'est le prix qui décide.
L'essentiel
- Mistral Large 4 est le plus grand modèle de Mistral AI : mille milliards de paramètres, dont 52 milliards servent à chaque mot ; il lit le texte et les images.
- C'est une préversion : les poids, promis pour la fin d'octobre 2026, ne sont pas encore publiés ; on ne peut pas encore l'installer chez soi.
- Son prix catalogue, 1,36 $ par million de tokens lus et 4,18 $ écrits, est plus bas que celui des modèles intermédiaires d'Anthropic et d'OpenAI : une fois et demie moins cher en lecture, plus de deux fois moins en écriture.
- Sur l'indice indépendant d'Artificial Analysis, il obtient 38,4 points, loin derrière les meilleurs modèles fermés et derrière plusieurs modèles chinois en open weight.
- Pour une PME déjà équipée, rien ne presse : on l'essaie sur ses propres cas quand les poids seront publiés, ou tout de suite si l'hébergement par un acteur européen compte plus que tout.
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Annonce
- Le 6 octobre 2026, Mistral AI ouvre la préversion de l'API de Mistral Large 4, dans sa console.
- Le modèle : mille milliards de paramètres, dont 52 milliards actifs à chaque mot ; texte et images en entrée ; un contexte d'un million de tokens.
- L'entraînement : sur 3 800 processeurs graphiques NVIDIA, dans les centres de données de Mistral en Europe ; des données dans plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l'Union.
- Les poids : promis « d'ici la fin du mois » ; aucune licence publiée ; aucun dépôt sur Hugging Face au 8 octobre 2026. En attendant, Mistral le fait éprouver par des spécialistes de la cybersécurité et des autorités publiques.
- Ce que l'éditeur met en avant : la cybersécurité, le code et les agents, la lecture d'images et de plans, les tâches de juristes et de financiers. Ces résultats sont ceux de l'éditeur.
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Prix
| Modèle | Lu, par million de tokens | Écrit, par million de tokens | Poids publiés |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | 1,36 $ | 4,18 $ | promis, pas encore |
| Claude Sonnet 5.5 | 2 $ | 10 $ | non |
| GPT-6.1 Sol | 2 $ | 10 $ | non |
| Claude Opus 5.5 | 4 $ | 20 $ | non |
| DeepSeek V4 Pro | 1,32 $ | 3,96 $ | oui |
| Mistral Medium 3.5 | 1,5 $ | 7,5 $ | oui |
- Prix catalogue en dollars, hors taxe, relevés le 8 octobre 2026 sur les pages des éditeurs. Mistral affiche une remise de lancement de moitié pendant deux semaines à partir du 6 octobre : c'est une promotion, pas le prix.
- Le prix de DeepSeek est celui des heures pleines ; l'éditeur sert depuis la Chine.
- Le prix d'un modèle se compare sur vos textes : chaque éditeur découpe le texte en tokens à sa façon.
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Disponibilité en Europe
- Un éditeur français, qui dit exploiter son déploiement européen de bout en bout, sous droit européen.
- Un point d'accès européen, api.eu.mistral.ai, pour garder le traitement en Europe, au prix de 10 % de plus ; les agents, les lots et les fichiers n'y sont pas disponibles, et chaque modèle n'y est pas forcément proposé.
- Disponible dans Le Chat, devenu Vibe : non vérifié pour cette fiche.
- Les poids publiés, s'ils le sont, permettront de le faire tourner sur ses propres serveurs ou chez un hébergeur européen ; mille milliards de paramètres demandent cependant des machines de centre de données (faire tourner un modèle chez soi).
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Classements
L'indice d'Artificial Analysis, Mistral Large 4 et ses voisins
- Claude Opus 5.5Anthropic, fermé57,6
- Gemini 4 ArgonGoogle DeepMind, fermé52,6
- GPT-6.1 SolOpenAI, fermé51,8
- Qwen3.8 MaxAlibaba Cloud45,4
- GLM-5.3Z.ai, open weight44,8
- Kimi K3Moonshot AI, open weight43,6
- Mistral Large 4Mistral AI, préversion38,4
- DeepSeek V4 ProDeepSeek, open weight36
- Mistral Medium 3.5Mistral AI, open weight14,2
- 38,4 points sur l'indice d'Artificial Analysis : derrière les meilleurs modèles fermés, de 52 à 58 points, et derrière Qwen3.8 Max, GLM-5.3 et Kimi K3 ; devant DeepSeek V4 Pro et loin devant Mistral Medium 3.5.
- -5,3 sur AA-Omniscience, qui pénalise les mauvaises réponses données avec assurance : le modèle répond faux un peu plus souvent que juste, au lieu de s'abstenir. Les meilleurs dépassent 40.
- 35 % au « dernier examen de l'humanité », contre 61 % pour Claude Opus 5.5.
- LMArena, Epoch AI et Vals.ai ne l'avaient pas encore noté au 8 octobre 2026.
- L'éditeur annonce d'autres résultats : le premier rang mondial sur un test de reproduction de failles de sécurité, où des modèles fermés refusent la tâche, et des tâches de juristes et de financiers devant GPT-6 Astra, d'après un évaluateur tiers qu'il a mandaté. Résultats non repris par un tiers indépendant à cette date.
- Le banc d'essai de Meridal, sur des tâches de PME en français, n'a pas encore été lancé sur ce modèle.
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Recommandation par profil
| Votre situation | Recommandation | Pourquoi |
|---|---|---|
| Vous utilisez un assistant d'entreprise, Copilot, Gemini, ChatGPT ou Claude | ne rien changer | les meilleurs modèles fermés restent nettement devant sur les mesures indépendantes |
| Vous voulez que le traitement reste chez un acteur européen | l'essayer dès maintenant, sur le point d'accès européen | l'éditeur, l'entraînement et le service sont européens ; comparer sur vos cas à Mistral Medium 3.5 |
| Vous développez un outil qui traite de gros volumes | l'essayer sur vos cas, au prix catalogue | une fois et demie à deux fois et demie moins cher qu'un modèle intermédiaire américain ; vérifier qu'il réussit vos cas |
| Vous voulez héberger un modèle chez vous | attendre les poids et la licence | rien n'est publié au 9 octobre 2026 |
| Votre outil répond à des questions de faits | rester prudent | son score d'Omniscience montre plus de réponses fausses données avec assurance que de bonnes |
Recommandation de Meridal au 9 octobre 2026 ; elle change avec la publication des poids et les prochaines mesures. Essayer avant de payer : essayer un outil avant de le payer.
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Lectures suivantes
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Fiche d'une sortie : Mistral Large 4
→ Ensuite
Fin du dossier.
Les pages qui renvoient ici
Limites et sources
Fiche figée au 9 octobre 2026 : le modèle est en préversion, et Mistral annonce des progrès rapides ; les notes et le prix changeront.
Les résultats mis en avant par l'éditeur ne sont pas des mesures indépendantes. L'indice d'Artificial Analysis est en anglais et ne mesure pas des tâches de PME en français.
La page du modèle donne un contexte d'un million de tokens ; OpenRouter en affichait 524 288 le 8 octobre 2026.
Les prix sont en dollars ; la page française de Mistral affiche ses abonnements en euros, pas ceux de l'API.
- Les relevés :
apprendre/donnees/marche.jsonetapprendre/donnees/classements.json, au 8 octobre 2026 ; l'annonce de Mistral, relue le 9 octobre 2026.
Écrit par Meridal, avec l'aide de l'IA ; chaque fait vérifié à sa source et relu avant publication. Texte et schémas sous licence CC BY 4.0 : reprenez-les en citant Meridal. Le code sous licence MIT.
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