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Mistral AI veröffentlicht Mistral Large 2, ein 123B-Modell mit 128k-Token-Kontext, das nach Unternehmensangaben bei Code mit GPT-4o und Claude 3 Opus gleichzieht und Llama 3.1 405B bei Code und Mathematik mit weniger als einem Drittel der Parameter übertrifft.

Mistral AI veröffentlicht Ministral 8B und Ministral 3B, "les Ministraux", Edge-Modelle mit bis zu 128k Kontext; das 8B erreicht 65.0 bei MMLU (vortrainiert) und 70.9 bei Arena Hard, zu Preisen von $0.10 und $0.04 pro Million Tokens.

Mistral AI veröffentlicht Mistral Small 3, ein auf Latenz optimiertes 24B-Modell unter Apache 2.0, das nach Unternehmensangaben Llama 3.3 70B instruct bei mehr als dreifacher Geschwindigkeit entspricht und über 81% bei MMLU erreicht.

Mistral AI veröffentlicht Mistral Small 3.1, ein 24B-Modell unter Apache 2.0 mit Bildverständnis und einem Kontextfenster von 128k Token, das laut Mistral Gemma 3 und GPT-4o Mini bei 150 Token pro Sekunde übertrifft.

Mistral AI veröffentlicht Mistral Small 3.2, ein 24B-Update von Small 3.1 unter Apache 2.0, das Arena Hard v2 von 19.56% auf 43.1% anhebt und endlose Generierungen von 2.11% auf 1.29% senkt.

Mistral AI veröffentlicht Mistral 3: Mistral Large 3, ein spärliches Mixture-of-Experts-Modell mit 675B Parametern, davon 41B aktiv, unter Apache 2.0, sowie drei dichte Ministral-3-Modelle (3B, 8B und 14B).

Mistral AI veröffentlicht Mistral Medium 3.5, sein erstes zusammengeführtes Flaggschiff: ein dichtes Open-Weight-Modell mit 128B Parametern und 256K Kontextfenster, das 77.6% bei SWE-Bench Verified erreicht und $1.50 pro Million Eingabe-Token sowie $7.50 pro Million Ausgabe-Token kostet.

Mistral AI veröffentlicht Mistral Large 4 als öffentliche Vorschau, ein nativ multimodales Mixture-of-Experts-Modell mit rund 1 Billion Parametern, trainiert auf dem eigenen Cluster, mit offenen Gewichten, die bis Ende Oktober 2026 versprochen sind.