Modelli e piattaforme di IA
Un’azienda di benchmark assegna a Mistral Large 4 Preview un punteggio di intelligenza 38
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Artificial Analysis ha pubblicato la sua analisi comparativa di Mistral Large 4 Preview il 6 ottobre 2026, assegnando al modello un punteggio di 38 sul suo Intelligence Index e descrivendolo come il modello di IA più intelligente proveniente da paesi al di fuori di Stati Uniti e Cina.
Risultati dell’Intelligence Index
L’analisi segnala che Mistral Large 4 Preview ottiene 38 sull’Artificial Analysis Intelligence Index versione 4.3.2, risultato che la società di benchmark descrive come comparabile a GPT-6 Luna (max) con 38 e DeepSeek V4.1 Flash (max) con 39. Secondo la sua inquadratura, la Francia torna ad avere il modello più intelligente al di fuori di Stati Uniti e Cina, davanti a paesi come la Corea del Sud e gli Emirati Arabi Uniti.
Nella pagina del modello per l’anteprima di Artificial Analysis, quel punteggio colloca il modello al numero 64 su 225 modelli della sua classe di confronto, al di sopra della mediana di classe di 26. La pagina elenca l’anteprima come un modello di ragionamento rilasciato il 6 ottobre 2026, con input di testo e immagine, output di testo e servizio tramite due fornitori di API.
Secondo la metodologia dell’Intelligence Index pubblicata, la versione 4.3.2 combina dieci valutazioni — AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity’s Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience e AA-LCR v1.1 — come media ponderata su quattro categorie: agenti al 30%, programmazione al 20%, ragionamento scientifico al 20% e generale al 30%. Artificial Analysis stima un intervallo di confidenza del 95% inferiore a ±1% per l’indice e descrive la suite come principalmente basata su testo e in lingua inglese, con prestazioni su immagine, voce e multilingua valutate separatamente.
Risultati del Cyber Index
Sul Cyber Index di Artificial Analysis, l’anteprima ottiene 50, pari a GLM-5.3-Flash con 50 e dietro MiMo-V2.6-Pro con 56, mentre supera modelli tra cui Kimi K3 e DeepSeek V4.1 Flash (max). Artificial Analysis afferma che una volta rilasciati i pesi del modello, questo si classificherà tra i primi tre modelli open‑weights sul Cyber Index.
Il risultato cyber individuale più forte del modello è stato ottenuto su CyberGym‑E2E‑AA, dove segna l’82%, davanti a MiMo‑V2.6‑Pro con il 79% e GPT‑6 Luna (max) con il 78%, secondo l’analisi.
Costo, velocità e utilizzo dei token
L’analisi stima che il costo di esecuzione dell’Intelligence Index su Mistral Large 4 Preview sia di $1.13 per task, basato su un prezzo standard di $1.36 per 1M token di input e $4.18 per 1M token di output, con input memorizzato nella cache a $0.14 per 1M token. Un sconto di lancio del 50% si applica per le prime due settimane, riducendo i prezzi dei token a $0.68 e $2.09 e portando il costo per task a $0.57 — ancora superiore a GLM-5.3-Flash a $0.25 e DeepSeek V4.1 Flash (max) a $0.27. Artificial Analysis caratterizza l’anteprima come più di quattro volte il costo per task rispetto a modelli open‑weights di intelligenza simile.
La pagina del modello registra che l’anteprima genera 200M di token di output durante l’esecuzione dell’Intelligence Index, rispetto a una mediana di classe di 81M. Misurata tramite l’API di Mistral, riporta una velocità di output di 116.1 token al secondo contro una mediana di 86.1, e un tempo al primo token di 1.46 secondi rispetto a una mediana di 3.81 secondi.
Ragionamento su documenti e dettagli del modello
Su GDP.pdf, una valutazione professionale di ragionamento su documenti, Mistral Large 4 Preview ottiene il 19%, pari a MiMo-V2.6-Pro al 19% e dietro Kimi K3 al 22%. Artificial Analysis descrive il risultato come un miglioramento di 18 punti rispetto a Mistral Large 3, in parte dovuto a una modifica dell’API che ora accetta 100 immagini per richiesta, rispetto a otto per i modelli Mistral precedenti.
L’analisi elenca una finestra contestuale di 512k token e un modello da 1 trilione di parametri con 49 miliardi di parametri attivi. La disponibilità è limitata a un’anteprima pubblica di ricerca sull’API di Mistral, con i pesi open‑weights previsti per la fine di ottobre 2026; la pagina del modello attualmente classifica l’anteprima come proprietaria perché i suoi pesi non sono ancora disponibili al pubblico.
Il lancio di Mistral Large 4
Mistral ha lanciato l’anteprima pubblica di Mistral Large 4, soprannominato Le Chonk, il 6 ottobre 2026, descrivendo un modello nativamente multimodale addestrato da zero su 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell nei propri data center in Europa, con dati di addestramento che coprono più di 160 lingue, incluse tutte le lingue ufficiali dell’Unione Europea. Mistral afferma che il modello supera di gran lunga qualsiasi modello open‑weight sviluppato negli Stati Uniti o in Europa, e dichiara che rilascerà i pesi entro la fine di ottobre 2026, con la fase di apprendimento per rinforzo dietro l’anteprima ancora in corso.
