Il 6 ottobre 2026 Mistral AI ha lanciato in anteprima pubblica Mistral Large 4, il suo modello più grande. L'API è già disponibile su Mistral Studio con uno sconto del 50% per due settimane; i pesi, cioè i file del modello, arriveranno entro fine ottobre con una licenza non ancora pubblicata. Se stai valutando un assistente AI per la tua azienda, puoi fare subito una prova misurata su dati non sensibili, ma conviene non costruirci un processo finché licenza, contratto e versione finale non sono noti.
Cosa ha annunciato Mistral
- Mistral Large 4, detto anche Le Chonk, è un modello mixture of experts: a ogni richiesta lavora solo una parte dei parametri. Ne ha circa mille miliardi (1.050 miliardi nella scheda tecnica), con 49 miliardi attivi per token, o 52 contando embedding e strati di uscita, secondo la pagina di Mistral su Hugging Face.
- Accetta testo e immagini e produce solo testo, come conferma VentureBeat; la scheda tecnica indica un contesto di 1 milione di token.
- Mistral dice di averlo addestrato da zero su 3.800 GPU Nvidia Grace Blackwell nei propri data center in Europa, dove gira anche l'anteprima, e che i dati di addestramento coprono più di 160 lingue, tutte quelle ufficiali dell'UE, italiano incluso.
Prestazioni dichiarate e misurate
I confronti pubblicati da Mistral sono dichiarazioni dell'azienda: secondo Mistral il modello è competitivo con i migliori modelli open source al mondo, supera nettamente quelli open-weight sviluppati negli Stati Uniti o in Europa ed è allo stato dell'arte tra i modelli aperti su cybersicurezza, finanza e diritto.
Tra le misure di terzi, Artificial Analysis ha pubblicato la pagina dell'anteprima: 38 punti sul suo indice generale, sopra la mediana dei modelli confrontabili (26). Lo giudica però molto prolisso: 200 milioni di token in uscita nel suo test, contro una mediana di 81 milioni. Elenca anche una finestra di contesto di circa 524.000 token, contro il milione indicato da Mistral. VentureBeat osserva che il 62% su DeepSWE, un test di programmazione, è competitivo ma non dimostra un primato netto.
Prezzi e accesso
| Per milione di token | Listino | Lancio, due settimane |
|---|---|---|
| Ingresso | 1,36 dollari | 0,68 dollari |
| Ingresso in cache | 0,14 dollari | 0,07 dollari |
| Uscita | 4,18 dollari | 2,09 dollari |
Il changelog di Mistral indica uno sconto del 50% per due settimane senza data di fine: se partono dal 6 ottobre, scadono verso il 20. Mille richieste da 2.000 token in ingresso e 500 in uscita costano circa 4,8 dollari al listino e circa 2,4 al prezzo di lancio [stima illustrativa, da confermare sul tuo progetto].
Dati e residenza nell'UE
La guida di Mistral, aggiornata il 12 agosto e quindi precedente al lancio, dice che i dati sono ospitati nell'Unione europea per impostazione predefinita e che l'endpoint statunitense va scelto esplicitamente. A seconda della funzione, però, possono essere trasferiti temporaneamente fuori dall'UE, verso le sedi elencate nel Trust Center di Mistral, con garanzie contrattuali ai sensi dell'articolo 46 del GDPR.
L'inferenza regionale è un servizio opzionale: limita l'elaborazione ai data center di UE ed EFTA con l'endpoint api.eu.mistral.ai, a un prezzo maggiorato del 10%. Senza regione la richiesta va all'endpoint globale, per il quale Mistral non si impegna su una sede di elaborazione. La pagina non nomina Large 4 e avverte che i modelli disponibili variano da regione a regione, quindi controlla l'elenco dell'endpoint europeo prima di inviare richieste reali; lì Agents, Batch e Files API non sono disponibili.
Mistral dice che il modello sarà disponibile anche in una distribuzione europea gestita da lei, indipendente da altri fornitori di servizi digitali e soggetta al diritto europeo.
Cosa significa per una PMI italiana
Open-weight significa che i pesi sono scaricabili; cosa puoi farci lo decide la licenza, e Artificial Analysis classifica a parte i modelli aperti con uso commerciale limitato. Per Large 4 la licenza non è ancora pubblica: la scheda tecnica non ne indica una e VentureBeat scrive che sarà una licenza Mistral personalizzata. A nostro avviso ospitare il modello in casa è fuori portata per quasi tutte le PMI, mentre il vantaggio dei pesi aperti sta nel poterli affidare a fornitori diversi, se la licenza lo consente.
| Voce | Disponibile oggi | Non ancora disponibile |
|---|---|---|
| Accesso | API in anteprima su Mistral Studio | Pesi scaricabili entro fine ottobre |
| Licenza | Nessuna indicata sulla scheda del modello | Licenza Mistral personalizzata, termini non pubblici |
| Dati | Endpoint globale; endpoint UE da verificare | Distribuzione europea gestita da Mistral |
| Versione | Anteprima, aggiornabile senza avviso | Versione finale dopo l'addestramento in corso |
Il confronto con il modello che usi ora va fatto sul costo di un'attività intera, sugli stessi esempi: l'uscita costa più dell'ingresso, quindi un modello prolisso pesa di più.
Da dove partiamo noi
Nelle automazioni AI che costruiamo il modello si sceglie dopo aver mappato il processo, in base a precisione, costo, velocità e rischio operativo. Con Large 4 partiremmo da due domande: quanto costa una singola attività, e quali dati escono dall'azienda, verso quale endpoint e con quale contratto.
Due nostre librerie open source (Apache 2.0) non dipendono dal modello scelto. Kmemo è una cache semantica per le chiamate ai modelli: riconosce una richiesta già risposta anche se riformulata e scarta i casi in cui la somiglianza è alta ma la risposta giusta cambia, così, se le richieste si ripetono, si fanno meno chiamate. Il modello si indica nello scope della cache, così cambiarlo non fa servire le risposte di un altro. Richieste e risposte restano in uno store che scegli tu (Redis, PostgreSQL o un file), da mettere nella mappa dei dati. Kdrant è il client Kotlin per il database vettoriale Qdrant: per un assistente che risponde sui documenti dell'azienda proponiamo di tenere l'indice su un Qdrant sotto il tuo controllo, così al modello arrivano solo i passaggi recuperati.
Non valutiamo la licenza al posto di un legale: quando Mistral la pubblica ti diciamo cosa cambia sul piano tecnico, la lettura giuridica resta al tuo consulente.
Cosa non sappiamo ancora
- I termini della licenza non sono pubblici, quindi uso commerciale, ospitalità presso terzi e modifiche restano da verificare.
- La data dei pesi non è fissa: fine ottobre per Mistral, il 27 per VentureBeat, il 31 come stima sulla pagina di Hugging Face.
- La versione finale può differire da quella che provi oggi, perché l'addestramento per rinforzo dell'anteprima prosegue.
- Le fonti non riportano misure sulla resa in italiano e danno due finestre di contesto diverse: 1 milione di token per Mistral, circa 524.000 per Artificial Analysis.
Se vuoi che guardiamo il tuo flusso e misuriamo costo per attività e destinazione dei dati prima di scegliere il modello, il servizio è descritto in automazioni AI e chatbot e puoi scriverci.
Fonti
- Mistral AI: Introducing Mistral Large 4 (6 ottobre 2026)
- Mistral AI Docs: Mistral Large 4 (6 ottobre 2026)
- Mistral AI Docs: Changelog
- Mistral AI Docs: Model lifecycle policy
- Mistral AI Docs: Regional inference
- Mistral AI Help Center: Where do you store my data or my Organization's data?
- Hugging Face: mistralai/Mistral-Large-4.0-1T05-A52B (upcoming release)
- VentureBeat: Mistral debuts Large 4 'Le Chonk', a 1-trillion parameter text output model with high benchmarks planned for open weights release (6 ottobre 2026)
- Artificial Analysis: Mistral Large 4 Preview Intelligence, Performance & Price Analysis
