Mistral Large 4 kosztuje 2,64 zł za milion tokenów wejścia. Wagi modelu Mistral wyda do końca października

Mistral AI udostępnił 6 października wersję próbną modelu Mistral Large 4. Na razie mogą z niego korzystać firmy i programiści, którzy płacą za użycie modelu przez API w Mistral Studio. Wagi, czyli pliki pozwalające uruchomić model na własnych serwerach, firma obiecuje opublikować do końca miesiąca. Szczegóły Mistral opisał w komunikacie na swoim blogu.

To największy model w historii firmy. Według komunikatu ma bilion parametrów, z których przy każdej odpowiedzi pracuje 49 mld. Strona modelu w dokumentacji Mistrala podaje nieco inne liczby: 1,05 bln parametrów i 52 mld aktywnych. Model przyjmuje tekst i obrazy.

Ile to kosztuje w złotych

Ceny pochodzą z dokumentacji modelu. Strona pokazuje dwie stawki: przekreśloną i obecną, dwa razy niższą. Mistral nie pisze, jak długo obecna cena będzie obowiązywać. Przeliczamy po kursie NBP z 6 października 2026 (tabela 194/A/NBP/2026, 3,8868 zł za dolara).

Za milion tokenów	Cena przekreślona	Cena obecna	Cena obecna w zł
Wejście	1,36 dolara	0,68 dolara	2,64 zł
Wejście z pamięci podręcznej	0,14 dolara	0,07 dolara	0,27 zł
Wyjście	4,18 dolara	2,09 dolara	8,12 zł

Token to kawałek słowa, a model liczy osobno tekst, który dostaje, i tekst, który pisze. Przyjmijmy firmę, która co miesiąc daje modelowi 1000 umów po ok. 10 tys. tokenów każda i na każdą dostaje streszczenie o długości tysiąca tokenów. Przy obecnych cenach zapłaci ok. 8,89 dolara, czyli ok. 34,55 zł. Ta sama praca na Claude Opus 5.5, który według Anthropic kosztuje 4 dolary za milion tokenów wejścia i 20 dolarów za milion wyjścia, kosztowałaby ok. 233 zł. Porównanie dotyczy tylko ceny, nie jakości odpowiedzi. Więcej stawek zebraliśmy w cenniku modeli w złotych.

Co Mistral deklaruje w testach

Wszystkie wyniki poniżej to deklaracja producenta. Część testów przeprowadziły zewnętrzne firmy, ale niezależnych porównań na udostępnionych wagach jeszcze nie ma.

Test	Co sprawdza	Wynik Mistral Large 4
Cybench	40 zadań z zawodów w bezpieczeństwie IT	93 proc.
Test z Artificial Analysis Cyber Index	odtworzenie i załatanie prawdziwej luki w otwartym programie	82 proc.
DeepSWE v1.1	samodzielna praca programisty	61,7 proc.
Terminal-Bench 4	praca w wierszu poleceń	28,3 proc.
AutomationBench	657 zadań biurowych w Gmailu, Arkuszach, Slacku i Salesforce	59,9 proc.
Lakera B3	odporność na ukryte polecenia w treściach	93,3 proc. odpartych ataków

W ślepej ocenie jakości kodu, którą Mistral zlecił firmie Surge AI, model zajął drugie miejsce z pięciu. Wyprzedził GLM 5.3 i Kimi K3, a przegrał tylko z Claude Opus 5.

Cyberbezpieczeństwo i odmowy

Mistral najmocniej podkreśla wyniki w bezpieczeństwie IT. W teście z odtwarzaniem luki zamknięte modele, w tym Claude Opus 5.5 i GPT-6 Astra, według Mistrala dostają wynik bliski zera, bo odmawiają wykonania zadania. Firma przekonuje, że obrońcy systemów potrzebują modelu, który takiej pracy nie zablokuje, a otwarte wagi pozwolą go uruchomić na własnym sprzęcie. Jednocześnie Mistral twierdzi, że model częściej niż inne otwarte modele odmawia przy złośliwych prośbach o ataki. Przed publikacją wag firma testuje go z wybranymi partnerami i urzędami, którzy dostają wersję z mniejszą liczbą blokad.

Dla użytkownika w Polsce ważne są dwie rzeczy. Model uczył się na danych w ponad 160 językach, w tym we wszystkich językach urzędowych Unii, więc także po polsku. Mistral zapowiada też wersję działającą w Europie, którą prowadzi sam, według europejskiego prawa i niezależnie od innych dostawców usług cyfrowych. Model trenowano na 3800 procesorach graficznych NVIDIA w centrach danych Mistrala w Europie.

Mistral nie podał jeszcze licencji. Poprzedni Mistral Large 3 miał licencję Apache 2.0, a przy nowym modelu dokumentacja pisze tylko „Open”. Firma nie podaje też, czy i kiedy model trafi do czatu Le Chat. Pełną architekturę i dodatkowe wyniki testów Mistral obiecuje opisać razem z publikacją wag, do końca października 2026.