Kurz gesagt
- Mistral hat am 6. Oktober Large 4 auf den Markt gebracht, ein Modell mit 1 Billion Parametern, das pro Abfrage 49 Milliarden Parameter aktiviert und 1,36 $ pro Million Eingabe-Token sowie 4,18 $ pro Million Ausgabe-Token kostet.
- Der Spitzname „Le Chonk“ folgt dem „Le Chaton Fat“-Meme vom Juni, und Mistral sagt, dass es die Gewichte des Modells bis Ende Oktober veröffentlichen wird.
- Im Finance Agent v2 zeigt das Startdiagramm Large 4 bei 54,7, vor GPT-6 Astra bei 53,5, aber hinter Claude Opus 5.5 bei 58,6.
Das in Paris ansässige Unternehmen Mistral AI hat am Dienstag Mistral Large 4 auf den Markt gebracht, ein KI-Modell mit 1 Billion Parametern. Das ist die Art von System, die hinter Chatbots wie ChatGPT und Claude steckt, da Parameter die anpassbaren Zahlen sind, die es während des Trainings abstimmt – mehr davon bedeuten im Allgemeinen mehr Lernkapazität und höhere Betriebskosten.
„[Mistral Large 4] ist an der Spitze der offenen Modelle und bei weitem das stärkste Open-Weight-Modell aus den USA oder Europa“, schrieb Guillaume Lample, Chief Scientist von Mistral AI, auf X.
Nicht alle diese Parameter arbeiten gleichzeitig. Large 4 verwendet ein Design mit einer „Mischung von Experten“, was bedeutet, dass das Modell jede Frage an einige spezialisierte Teilnetzwerke weiterleitet, sodass pro Antwort nur 49 Milliarden Parameter aktiviert werden. Mistrals letztes Flaggschiff, Large 3, machte dasselbe mit 41 Milliarden aktiven von 675 Milliarden.
Der ganze Spitzname „Le Chonk“ hat eine Vorgeschichte. Im Juni, nachdem Mistral seinen Le Chat-Assistenten in Vibe umbenannt hatte, erfanden Fans auf Reddit und X ein fiktives Modell namens Le Chaton Fat – ungefähr „das fette Kätzchen“ – mit 30 Billionen Parametern, 1.000 Miau pro Sekunde und gefälschten Benchmarks, die behaupteten, es habe Claude Fable 5 übertroffen.
Die französische Regierung muss Le Chaton Fat stoppen, bevor es zu spät ist. Dies ist der FETTE Start, vor dem wir jahrelang gewarnt wurden! pic.twitter.com/VoaBPJmfBT
— GLIF (@heyglif) 15. Juni 2026
CEO Arthur Mensch spielte mit und antwortete, das Modell heiße eigentlich „le gros chaton“, Französisch für „das große Kätzchen“. Mistral fügte dann eine Cartoon-Katze zu seiner Vibe-Website hinzu. Der echte Startbeitrag listet das Modell nun als, „ganz offiziell“, le Chonk.
Mistral verkauft „souveräne KI“ – Modelle, die ein Land oder Unternehmen besitzen und betreiben kann, ohne seine Daten an externe Firmen weiterzugeben. Saudi-Arabiens staatlich unterstütztes HUMAIN unterzeichnete im August einen Vertrag im Wert von mehreren hundert Millionen Euro mit diesem Unternehmen, genau aus diesem Grund.
Mistral sammelte im September eine 3 Milliarden Euro (3,37 Milliarden US-Dollar) schwere Serie-D-Finanzierungsrunde ein – eine Finanzierungsrunde, bei der Aktien an Investoren verkauft werden – bei einer Bewertung von über 21 Milliarden Euro (23,6 Milliarden US-Dollar), angeführt von Samsung. Mistral sagt, dass Large 4 der erste Meilenstein auf der Roadmap ist, die dieses Geld finanziert.
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Le Chunk kostet $1,36 pro Million Eingabe-Token und $4,18 pro Million Ausgabe-Token – die Textblöcke, jeweils etwa drei Viertel eines Wortes, nach denen KI-Unternehmen abrechnen. Claude Opus 5.5 verlangt $4 und $20, während GPT-6 Astra $10 und $50 verlangt.
Damit liegt Large 4 bei etwa einem Drittel von Opus 5.5's Preis für Input und einem Fünftel für Output. Gegenüber Astra ist es ungefähr ein Siebtel und ein Zwölftel.
Was die Benchmarks sagen
Mistrals Ankündigung vergleicht Large 4 größtenteils mit chinesischen Open-Weight-Modellen – DeepSeek V4 Pro, Kimi K3, GLM-5.3 und Qwen3.8 Max – und „Open-Weight“ bedeutet, dass jeder das Modell herunterladen und ausführen kann. Claude und GPT tauchen nur in einer Handvoll Vergleiche auf, und das neueste Claude, Opus 5.5, erscheint nur in einer Cybersicherheits-Behauptung.
In einer blinden menschlichen Bewertung der Codierungsqualität durch Surge AI belegte Mistral Large 4 den zweiten Platz von fünf Modellen mit 3,74 von 5, hinter Claude Opus 5 mit 4,22.
AutomationBench übergibt einer KI 657 Aufgaben in simulierter Unternehmenssoftware – Finanzen, Personalwesen, Vertrieb, Support – und bewertet den Anteil der erreichten Ziele jeder Aufgabe, wobei es null Punkte gibt, wenn eine Regel gebrochen wird. Large 4 erzielte 59,9 Punkte. Auf dem Board von Artificial Analysis erreichte Claude Sonnet 5.5 71,8, Opus 5.5 erreichte 69,5 und Gemini 4 Argon führte die Seite mit 77,5 bei demselben Benchmark an.
Bei DeepSWE 1.1, einem der Benchmarks, die Entwickler prüfen, wenn sie versuchen einzuschätzen, wie gut ein Modell im Codieren ist, erzielte Large 4 62. Das übertrifft GLM-5.3 mit 61 und DeepSeek V4 Pro mit 57, liegt aber hinter Kimi K3 mit 68. Datacurves eigenes Leaderboard hat GPT-6 Astra und Claude Opus 5 bei 74.
Mistral sagt, dass es die Gewichte von Large 4 – die trainierten Zahlen, die das Modell funktionieren lassen – bis Ende Oktober veröffentlichen wird, was externen Entwicklern ermöglichen würde, das Modell herunterzuladen und diese Behauptungen selbst zu testen.
