Mistral Large 4: Euroopan biljoonan parametrin avoin malli on täällä — toistaiseksi esikatseluna

Ranskalainen Mistral AI julkaisi 6.10.2026 Mistral Large 4:n julkiseen esikatseluun. Malli on yhtiön historian suurin: biljoonan parametrin multimodaali malli, jossa on 52 miljardia aktiivista parametria, ja se koulutettiin alusta asti 3 800 Nvidia Grace Blackwell -näytönohjaimella Mistralin omissa eurooppalaisissa datakeskuksissa. Painot luvataan julkaista avoimina kuun loppuun mennessä.

Lähteet: Mistral AI, ”Introducing Mistral Large 4” (6.10.2026) ja Mistralin mallidokumentaatio (docs.mistral.ai, versio v26.10).

Mitä Mistral ilmoitti?

Mistralin oman ilmoituksen mukaan Mistral Large 4 — lempinimeltään ”le Chonk” — on saatavilla heti julkisena esikatseluna Mistral Studiossa ja Mistralin rajapinnassa. Mallidokumentaation mukaan siinä on 1,05 biljoonaa parametria, 49 miljardia aktiivista parametria ja 1,6 miljardin parametrin näköenkooderi, ja konteksti-ikkuna on miljoona tokenia.

Keskeinen lupaus on avoimuus: Mistral kertoo julkaisevansa painot kuun loppuun mennessä lisäkoulutuksen ja turvallisuustestauksen jälkeen. Siihen asti yhtiö kertoo punatiimitestauksesta muun muassa kyberturvallisuusalan toimijoiden ja viranomaisten kanssa — he saavat käyttöönsä saman mallin, jossa on vähemmän estomekanismeja ja laajemmat kyberkyvykkyydet.

Miksi tällä on väliä Euroopassa?

Malli on koulutettu ja sitä ajetaan Mistralin omassa eurooppalaisessa infrastruktuurissa, ja yhtiö painottaa, että eurooppalainen käyttöönotto tapahtuu sen oman järjestelyn varassa eurooppalaisen lainsäädännön alla. Koulutusaineistossa oli mukana yli 160 kieltä, mukaan lukien jokainen EU:n virallinen kieli.

Taustalla on raha: Mistral kertoo, että malli on ensimmäinen virstanpylväs 3 miljardin euron D-kierroksella, joka on yhtiön mukaan Euroopan teknologiayhtiöiden suurin koskaan keräämä pääomarahoitus. Miksi yrittäjää kiinnostaa: jos hankintapäätöksissä painaa se, kenen lain alaisuudessa ja missä dataa käsitellään, eurooppalaisella vaihtoehdolla on nyt todellinen koko- ja suorituskykyluokan ehdokas.

Hinta ja saatavuus

Mistralin dokumentaation mukaan hinta on 1,36 dollaria miljoonalta syötetokenilta, 0,14 dollaria miljoonalta välimuistiin osuvalta syötetokenilta ja 4,18 dollaria miljoonalta tuotetulta tokenilta. Dokumentaatio näyttää rinnalle myös kampanjahinnan (0,68 / 0,07 / 2,09 dollaria), eli noin puolet listahinnasta. Kurssilla 1 dollari = 0,879 euroa listahinta on siis noin 1,20 euroa sisään ja noin 3,67 euroa ulos tokenilta, ilman arvonlisäveroa.

Avoimet painot eivät tarkoita ilmaista käyttöä. Lopullinen lisenssi ja tekniset ehdot eivät ole vielä julkaistujen tietojen perusteella selvillä, ja ne ratkaisevat mitä omalla raudalla saa tehdä. Jos suunnittelet mallin ajamista omassa ympäristössä, odota ehdot ennen päätöksiä.

Missä se on vahva — ja missä ei

Mistral listaa mallin vahvuuksiksi koodauksen, agenttityön, multimodaalin ymmärryksen sekä kyber-, talous- ja oikeudelliset tehtävät. Yhtiö kertoo sen esimerkiksi ratkaisevan 93 prosenttia Cybench-turvakilpailutehtävistä ja saavan 82 prosenttia testissä, jossa malli jäljittelee ja korjaa aidon haavoittuvuuden — jälkimmäinen on yhtiön mukaan vertailun korkein tulos. Sama testi paljastaa kiinnostavan yksityiskohdan: useat suljetut huippumallit jäävät siinä lähelle nollaa, koska ne kieltäytyvät tekemästä tehtävää.

Koodauksessa malli saa 61,7 prosenttia DeepSWE v1.1 -testissä ja sen yhdistetty koodausagentti-indeksi on 49,8 prosenttia. Riippumattomassa sokkotestauksessa (Surge AI, 1–5 asteikko) se sijoittui viiden mallin vertailussa toiseksi arvosanalla 3,74 ja jäi vain Claude Opus 5:lle (4,22).

Rajaukset on syytä sanoa suoraan. Kyse on esikatselusta, painot eivät ole vielä ulkona, lopullinen lisenssi puuttuu, ja biljoonan parametrin malli ei pyöri kuluttajalaitteessa — tämä on palvelinluokan ratkaisu. Mistralin esittämät luvut ovat pääosin yhtiön omaa raportointia, joskin osa niistä tulee ulkopuolisilta arvioijilta kuten Artificial Analysisilta.

Miten biljoonan parametrin malli toimii käytännössä?

Mistral kuvaa arkkitehtuuria ”granulaariksi asiantuntijasekoitukseksi” eli mixture-of-experts-malliksi. Ajatus on yksinkertainen: mallissa on valtava määrä parametreja, mutta jokaisen tokenin kohdalla aktivoituu vain pieni osa niistä. Mistral Large 4:ssä parametreja on yhteensä 1,05 biljoonaa, mutta kerrallaan aktiivisena on noin 49 miljardia.

Tällä on suora vaikutus laskuun. Jos jokainen kysymys käyttäisi koko biljoonaa parametria, hinta ja vasteaika karkaisivat käsistä. Koska aktivointi on harvaa, kustannus ja nopeus pysyvät lähempänä keskikokoista mallia kuin parametrimäärä antaa ymmärtää. Tämä on syy, miksi biljoonan parametrin malli voi ylipäätään olla hinnaltaan 1,36 dollaria miljoonalta syötetokenilta.

Multimodaalisuus tarkoittaa, että malli lukee myös kuvia: dokumentteja, kaavioita, teknisiä piirustuksia ja kuvamateriaalia. Mistralin mukaan malli yltää visuaalisessa paikannuksessa jopa suljettujen huippumallien ohi yhdessä testissä (Dense 200: 42 prosenttia vastaan GPT-6 Astran 41 prosenttia). Kyse on yhtiön omasta raportoinnista, mutta tulokset tulevat osittain ulkopuolisilta arvioijilta.

Miten se vertautuu muihin malleihin?

Koodauksessa malli saa 61,7 prosenttia DeepSWE v1.1 -testissä, 59,4 prosenttia SWE-Atlas-QnA-testissä ja 28,3 prosenttia Terminal-Bench 4:ssä. Yhdistetty koodausagentti-indeksi on 49,8 prosenttia, millä se ohittaa Mistralin mukaan DeepSeek V4 Pron ja Qwen3.8 Maxin. Yleisissä agenttitehtävissä AutomationBench-testissä tulos on 59,9 prosenttia 657 liiketoimintaprosessin sarjassa.

Mielenkiintoisin vertailu on sokkoarviointi, jossa ammattimaiset arvioijat pisteyttivät tuotokset tietämättä mallien nimiä. Viiden mallin joukossa Mistral Large 4 sijoittui toiseksi arvosanalla 3,74, kun Kimi K3 sai 3,59, GLM-5.3 sai 3,60 ja GLM-5.2 sai 3,40. Edelle jäi vain Claude Opus 5 arvosanalla 4,22. Eli oma avoin malli ei ole enää heittopussi, mutta suljettu kärki on yhä edellä siellä, missä arvioidaan kirjoittamisen laatua eikä testien pistemääriä.

Mitä mieltä me olemme?

Tämä ei ole kuluttajalle suunnattu julkaisu, eikä sitä kannata verrata ChatGPT:n arkikäyttöön. Se on hankintapäätös: jos yrityksesi arvioi tekoälyä tietoturvan, datan sijainnin tai sääntelyn kautta, tämä on ensimmäinen eurooppalainen malli, jonka voi vakavasti panna rinnalle amerikkalaisten ja kiinalaisten kanssa.

Kaksi asiaa ratkaisee, lunastetaanko lupaus: julkaistaanko painot ajallaan ja millaisella lisenssillä. Siihen asti tämä on esikatselu, ja järkevin askel on kokeilla rajapintaa ja miettiä valmiiksi, mitä omalla raudalla oikeasti tehtäisiin.

UKK

Mikä Mistral Large 4 on?

Mistral AI:n biljoonan parametrin multimodaali kielimalli, jossa on 49 miljardia aktiivista parametria ja avoimet painot luvattu julkaistaviksi kuun loppuun mennessä.

Milloin Mistral Large 4 julkaistiin?

Julkinen esikatselu julkaistiin 6.10.2026, ja se on saatavilla Mistral Studiossa ja Mistralin rajapinnassa.

Saako sen omalle palvelimelle?

Ei vielä. Painot luvataan julkaista kuun loppuun mennessä, ja lopullinen lisenssi ratkaisee miten mallia saa käyttää omassa ympäristössä.

Voiko sitä ajaa tavallisella tietokoneella?

Ei. Mistralin dokumentaation mukaan mallissa on 1,05 biljoonaa parametria, eli kyse on palvelinluokan ratkaisusta, ei kuluttajalaitteen mallista.

Mitä se maksaa rajapinnan kautta?

Mistralin dokumentaation mukaan 1,36 dollaria miljoonalta syötetokenilta ja 4,18 dollaria miljoonalta tuotetulta tokenilta, sekä kampanjahinta noin puolet siitä.

Aiheeseen liittyvää

Lue myös

• Avoimen lähdekoodin tekoälymallit 2026
• Paras pilvipalvelu yrittäjälle 2026
• Tekoälytyökalut yrittäjälle 2026