Mistral Large 4 is uit: Europees AI-model dat je zelf mag draaien, maar alleen met zware hardware

Mistral heeft de gewichten van zijn nieuwe taalmodel Large 4 openbaar gemaakt, bijnaam Le Chonk. Dat betekent dat iedereen het model kan downloaden, op eigen servers draaien en aanpassen. Het staat op Hugging Face, een platform waar AI-modellen gedeeld worden. Begin oktober was het nog een preview die alleen via de API van Mistral beschikbaar was.

Wat is Mistral Large 4 precies?

Het is het grootste model dat het Franse bedrijf tot nu toe bouwde. Het verwerkt tekst en beelden en geeft tekst terug. Het telt 1 biljoen parameters (de instellingen waarin een model zijn kennis opslaat), maar per vraag zijn er maar 49 miljard actief. Dat maakt het efficiënter dan de omvang doet vermoeden. Volgens Tweakers is het daarmee het grootste open model buiten China. Chinese modellen van onder meer DeepSeek, Moonshot AI en Alibaba zijn groter.

Het model heeft een contextvenster van 1 miljoen tokens. Dat is grofweg de hoeveelheid tekst die het in één keer kan overzien, zoals een grote stapel documenten.

Mag je het gratis gebruiken?

Ja, met één voorbehoud. Het model valt onder een aangepaste MIT-licentie, een vrije softwarelicentie. Je mag het volgens ITdaily gratis gebruiken en aanpassen. Wie het model commercieel als dienst aan anderen wil aanbieden, heeft een extra licentie nodig. Een webshop die het intern inzet voor klantenservice of productteksten valt daar niet onder. Een bedrijf dat er zelf een betaalde AI-dienst mee verkoopt wel. Lees voor je begint de licentietekst zelf na, want deze bronnen vatten ze maar kort samen.

Wat heb je nodig om het zelf te draaien?

Zware hardware. ITdaily noemt een geheugenvraag van ruim 1 TB op grafische chips, en 610 GB voor de verkleinde NVFP4-versie. Dat is het niveau van een server met acht Nvidia B200-kaarten, gespecialiseerde en dure rekenchips. Hugging Face noemt ook sterk ingekorte versies die op één Apple-computer met 512 GB geheugen draaien. Daar staat wel een lage snelheid tegenover: zo’n 15 woordeenheden per seconde bij generatie. Voor een kmo is zelf hosten dus zelden realistisch.

Wie die hardware niet heeft, kan het model gebruiken via Mistral Studio, de API of OpenRouter. Tweakers meldt de prijs voor de API van Mistral: 70 dollarcent per miljoen inputtokens, 7 dollarcent voor gecachete input (tekst die het systeem al eerder zag) en 2,10 dollar per miljoen outputtokens. Een token is ruwweg een woordstuk. Mistral biedt ook een beheerde versie in een eigen datacenter aan, die volgens ITdaily volledig Europees is.

Hoe goed is het echt?

Dat is de vraag waar de bronnen het minst op antwoorden. Hugging Face meldt dat het model op 29 oktober de vijfde beste open versie was op de index van Artificial Analysis, en haalt sterke scores aan voor programmeren en cyberveiligheid. Bij een test waarin het model een echte softwarefout moet nabootsen en daarna herstellen, haalt het volgens Hugging Face 82 procent. Mistral stelt dat sommige gesloten modellen daar bijna nul scoren omdat ze weigeren. Die laatste bewering komt van Mistral zelf en is hier niet onafhankelijk gecontroleerd.

ITdaily merkt op dat Mistral niet beweert dat Large 4 krachtiger is dan topmodellen als GPT-6 Astra van OpenAI. Het gaat om dezelfde klasse, met als troef het Europese karakter en de openheid. Wired meldt dat Mistral zegt Chinese open modellen te overtreffen in programmeren en cyberveiligheid, maar dat artikel zit achter een betaalmuur en kon hier niet worden nagelezen.

In de reacties onder het Tweakers-artikel lopen ervaringen uiteen. Sommige gebruikers vinden het model goed voor de prijs, anderen vonden in de preview een ander model van Mistral beter, sneller en betrouwbaarder. Dat zijn anekdotes, geen meting. Een onafhankelijke vergelijking op typische kmo-taken zoals mails schrijven, offertes samenvatten of productteksten maken, ontbreekt in de bronnen.

Wat zegt dit over Mistral?

Na Mistral Large 3 in december 2025 werd het volgens ITdaily stil rond het bedrijf. Met Large 4 probeert het terrein terug te winnen. Een Tweakers-lezer berekent op basis van benchmarks dat het model ongeveer zes maanden achterloopt op topmodellen uit april 2026. Ook dat is een mening van een forumlid, geen onderzoek.