Mistral Large 4 (Le Chonk): specifiche, prezzi e pesi aperti

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Il 6 ottobre 2026 Mistral AI ha reso disponibile in anteprima pubblica Mistral Large 4, soprannominato internamente “Le Chonk”: un’architettura mixture-of-experts da 1,05 bilioni di parametri (di cui 49 miliardi attivi per ciascun token), con input visivo e una finestra di contesto da 1 milione di token. L’API è attiva dal primo giorno a circa 1,22 EUR (1,36 USD) per milione di token in entrata e circa 3,74 EUR (4,18 USD) in uscita (con uno sconto iniziale del 50%), mentre i pesi aperti dovrebbero essere rilasciati entro fine ottobre (stime basate sul tasso di riferimento BCE del 12/10/2026: 1 EUR = 1,1181 USD). Ho verificato le fonti, il listino e ho subito messo alla prova il modello con il mio test in lingua polacca. La guida completa all’azienda e ai suoi modelli si trova nell’hub dedicato a Mistral AI.

Cosa ha presentato Mistral il 6 ottobre

Mistral Large 4 è il primo modello “Large” rilasciato da dicembre 2025 ed è il più grande nella storia della società. Mistral lo descrive come un ibrido tra un modello di tipo “instruct” e uno di ragionamento: lo stesso modello può rispondere immediatamente oppure “riflettere” prima di generare l’output, a seconda della configurazione. L’azienda lo definisce “il miglior modello con pesi aperti proveniente da USA o Europa nei benchmark aggregati”. Questa precisazione geografica ha una ragione precisa: nelle classifiche open weight dominano da oltre un anno i laboratori cinesi come DeepSeek, Moonshot (Kimi), Alibaba (Qwen) e Z.ai (GLM).

I numeri vanno considerati preliminari. Nei primi report circolavano anche dati relativi a 675 miliardi totali e 41 miliardi attivi, che appartengono però al predecessore Mistral Large 3. Il numero esatto di esperti, il sistema di routing e la struttura dei layer saranno resi noti da Mistral contestualmente al rilascio dei pesi.

I benchmark secondo Mistral

Mistral ha focalizzato i test sui campi applicativi a cui intende proporre il modello per imprese e pubblica amministrazione: cybersicurezza, finanza, settore legale, industria e sviluppo software.

Sul piano delle verifiche indipendenti, Artificial Analysis ha già misurato il modello: 38,4 punti nell’Intelligence Index e 8° posto tra i modelli aperti, alle spalle di sette alternative cinesi (dati del 6 ottobre via Trending Topics). Per fare un confronto, Claude Opus 5.5 raggiunge 57,6 punti e il miglior modello aperto, MiMo-V2.6-Pro, ottiene 46,3 punti. La comparativa dettagliata è consultabile nell’articolo Mistral Large 4 vs Claude, GPT, Gemini e DeepSeek.

Pesi aperti: data di uscita e licenza

• Scadenza: Mistral indica genericamente “entro fine mese”. VentureBeat specifica il 27 ottobre, dopo circa tre settimane di validazione con partner di cybersicurezza e istituzioni governative.
• Motivo dell’attesa: Pierre Stock, VP Science di Mistral, ha spiegato a TechCrunch che l’azienda intende verificare con partner fidati se i pesi aperti possano essere utilizzati per scopi difensivi anziché offensivi. Stando a tali fonti, la release pubblica includerà un checkpoint finale poiché il reinforcement learning è ancora in fase di esecuzione.
• Licenza: non ancora confermata. Large 3 e Small 4 sono stati distribuiti sotto licenza Apache 2.0, Medium 3.5 con una MIT modificata, mentre VentureBeat prevede l’adozione di una licenza proprietaria Mistral. Al momento è improbabile che venga scelta una Apache 2.0 classica.

L’esecuzione in locale rimane comunque fuori portata per le postazioni desktop: 1,05 bilioni di parametri richiedono circa 2,1 TB di memoria a 16 bit e circa 525 GB anche dopo una quantizzazione a 4 bit (calcolo stimato). Si tratta di requisiti per cluster enterprise, non per una RTX 4090. Per i modelli più compatti esecutibili su schede commerciali, rimando alla nostra guida Mistral AI.

Prezzi dell’API: competitivo, ma non il più economico

Il prezzo di listino di 1,22 / 3,74 EUR (1,36 / 4,18 USD) per milione di token si colloca al di sotto di Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol (entrambi a circa 1,79 / 8,94 EUR, pari a 2 / 10 USD su OpenRouter, tasso BCE 12/10/2026) e costa meno di Mistral Medium 3.5 (1,34 / 6,71 EUR, pari a 1,50 / 7,50 USD). La promozione attuale al 50% abbassa il costo a circa 0,61 / 1,87 EUR (0,68 / 2,09 USD). Mistral non ha precisato la durata dello sconto, che secondo indiscrezioni di settore dovrebbe attestarsi su due settimane. Va ricordato che nella modalità di ragionamento il consumo cresce notevolmente: nel mio test, 42.230 dei 62.423 token di output totali sono stati utilizzati per la riflessione interna, anch’essa a pagamento. L’analisi dettagliata è nel testo dedicato a Mistral prezzi.

Dove è possibile provarlo

1. API Mistral Studio - accessibile tramite la piattaforma La Plateforme (non ho effettuato la registrazione diretta).
2. OpenRouter - integrato dal giorno del debutto con Mistral come fornitore diretto, canale che ho impiegato per i benchmark. Trovi una panoramica su OpenRouter.
3. Mistral Vibe (in precedenza Le Chat) - per questo servizio è disponibile un abbonamento retail verificato a 18,29 EUR/mese per il piano Pro (prezzo IVA inclusa rilevato il 12/10/2026 sul listino ufficiale mistral.ai/fr/pricing/ per l’Italia). Tuttavia, nei documenti di lancio non viene specificata l’integrazione immediata di Large 4 nell’interfaccia web di chat, circostanza al momento non confermata.

Un dettaglio operativo: su OpenRouter sono disponibili unicamente due impostazioni per il ragionamento (attivo al massimo o disattivato del tutto). Mancano i livelli intermedi (“low” o “medium”), fattore che incide direttamente su tempi di latenza e token fatturati.

Il mio primo test pratico

Subito dopo il lancio ho sottoposto Large 4 agli stessi 13 compiti già utilizzati per oltre 30 modelli all’interno della nostra Arena dei modelli AI. Il test è stato eseguito interamente in lingua polacca per valutarne la tenuta linguistica complessa (9 generazioni testuali tra articoli, descrizioni prodotto, e-mail aziendali, post, narrativa, titolazioni, sintesi e spiegazioni divulgative, oltre a due prove di correzione e due test grammaticali), con valutazione cieca affidata a Claude Opus 5.5 e GPT-6 Sol.

• Con modalità di ragionamento attiva: 69,2 punti su 100, un risultato analogo a Mistral Medium 3.5 (68,0), inferiore a DeepSeek V4 Pro (74,1) e distanziato da Claude Sonnet 5.5 (80,4).
• Senza ragionamento: 65,6 punti complessivi, ma con 9 testi completati in 91 secondi anziché quasi 15 minuti, per un costo di soli 0,013 EUR (0,015 USD, tasso BCE 12/10/2026) per l’intera suite di 13 compiti.
• Punti di forza: ottima competenza lessicale e grammaticale, con punteggi di 46/46 e 46/48 nei test specialistici.
• Criticità: con il ragionamento abilitato ha esaurito per tre volte l’intero budget di token durante la riflessione interna, restituendo risposte vuote o troncate; nella generazione sono emersi alcuni calchi e fatti non richiesti.

I dettagli analitici, le risposte complete e la matrice di confronto sono disponibili nell’articolo di dettaglio sul test di Mistral Large 4.

Cosa cambia per il settore

È una pietra miliare per l’Europa: un modello massiccio, addestrato su infrastruttura interna europea e con la promessa di pesi scaricabili. A livello di pura qualità stilistica e resa su compiti redazionali complessi, nei benchmark condotti cede ancora il passo ad alternative come Gemini 3.8 Flash o la famiglia DeepSeek. Il suo valore strategico si rivolge principalmente alle realtà enterprise che richiedono la sovranità dei dati all’interno dell’UE o che intendono implementare l’infrastruttura sui propri server on-premise non appena i file saranno distribuiti. Il giorno precedente anche l’azienda statunitense Reflection AI si è mossa in modo analogo presentando il modello Beam.

Fonti

• Mistral: Introducing Mistral Large 4 (6/10/2026)
• Documentazione mistral-large-4-0 (specifiche, finestra di contesto, tariffe)
• VentureBeat (data prevista dei pesi: 27/10, licenze)
• MarkTechPost (analisi architettura da 1,05T di parametri)
• TestingCatalog (benchmark e red teaming)
• TechCrunch (dichiarazioni di Pierre Stock)
• Trending Topics (Intelligence Index di Artificial Analysis)
• Listino modelli OpenRouter e test condotto nel Laboratorio, 7/10/2026

Verificato in data: 7 ottobre 2026.

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