Michael Johnson6 октября Mistral открыла публичное API-превью Mistral Large 4. Разработчики уже могут тестировать модель через Mistral Studio, а выпуск весов компания запланировала на конец октября. На 7 октября модель можно оценивать через API; скачать её веса пока нельзя. Этот статус важен для выбора между быстрым тестированием в сервисе и самостоятельным развёртыванием.
Что доступно разработчикам сейчас
Запись в changelog Mistral подтверждает публичное превью и временную скидку 50% на запуске сроком на две недели. В карточке модели перечислены поддержка мультимодального ввода, вызов функций, структурированный вывод, пакетная обработка и инструменты для агентов. Это даёт разработчикам возможность проверить модель на собственных задачах в API, прежде чем принимать решение о развёртывании.
Карточка на момент проверки показывает $0,68 за миллион входных токенов, $0,07 за миллион кешированных входных и $2,09 за миллион выходных. Рядом указаны обычные ставки вдвое выше: скидка связана с запуском и ограничена по времени. Перед расчётом бюджета стоит сверить тарифы непосредственно в документации Mistral.
Спецификации содержат расхождение
Mistral описывает Large 4 как мультимодальную архитектуру Mixture of Experts. В документации указаны 1,05 трлн параметров всего и 52 млрд активных; в анонсе компании — 1 трлн и 49 млрд активных. Источники не объясняют, почему значения различаются. Поэтому точнее передавать обе версии с атрибуцией, чем сводить их к одной цифре.
Документация указывает окно контекста в один миллион токенов. Для планирования длинных запросов эту спецификацию полезно подтвердить на используемой версии API: параметры превью могут уточняться по мере обновления документации.
Бенчмарки описывают отдельные задачи
Mistral сообщает о результатах 61,7% на DeepSWE v1.1, 28,3% на Terminal-Bench 4 и 59,9% на AutomationBench. Это результаты, опубликованные самой компанией для конкретных тестов: соответственно, задач разработки с агентным поведением, терминальных рабочих процессов и автоматизации бизнес-процессов. Их полезно рассматривать как ориентиры для выбора проверок, а не как единую меру качества модели.
Для практического решения разработчикам стоит повторить несколько репрезентативных задач своего проекта: зафиксировать версию модели, промпты и настройки, проверять результат тестами и учитывать стоимость повторных попыток. Такой тест покажет, насколько опубликованные результаты переносятся на конкретный код, документы или агентный процесс.
Открытые веса остаются следующим этапом
Mistral заявила, что планирует выпустить веса к концу октября, после дополнительного red-team-тестирования. Это будущий план компании; на дату публикации подтверждённый способ использования Large 4 — публичное API-превью. Для команд, которым нужны собственная инфраструктура и самостоятельное управление моделью, ключевым событием станет фактическая публикация весов и сопутствующих условий использования.
Пока разработчики могут проверять доступность, функции и качество через API, а решение о переносе модели в собственную среду отложить до выпуска весов. На старте наиболее полезны не сравнительные заявления, а результаты воспроизводимого теста на рабочих задачах и актуальные условия тарификации.