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Mistral AI rilascia Mistral Large 2, un modello da 123B con un contesto di 128k token che, secondo l'azienda, eguaglia GPT-4o e Claude 3 Opus nel codice e supera Llama 3.1 405B nel codice e nella matematica con meno di un terzo dei parametri.

Mistral AI rilascia Ministral 8B e Ministral 3B, "les Ministraux", modelli edge con fino a 128k di contesto; l'8B ottiene 65.0 su MMLU (preaddestrato) e 70.9 su Arena Hard, con prezzi di $0.10 e $0.04 per milione di token.

Mistral AI rilascia Mistral Small 3, un modello da 24B ottimizzato per la latenza con licenza Apache 2.0 che, secondo l'azienda, eguaglia Llama 3.3 70B instruct a una velocità più che tripla, con oltre 81% su MMLU.

Mistral AI rilascia Mistral Small 3.1, un modello da 24B con licenza Apache 2.0, comprensione delle immagini e finestra di contesto da 128k token che, secondo Mistral, supera Gemma 3 e GPT-4o Mini a 150 token al secondo.

Mistral AI rilascia Mistral Small 3.2, un aggiornamento da 24B con licenza Apache 2.0 di Small 3.1 che porta Arena Hard v2 da 19.56% a 43.1% e riduce le generazioni infinite da 2.11% a 1.29%.

Mistral AI rilascia Mistral 3: Mistral Large 3, un modello sparso mixture-of-experts da 675B parametri con 41B attivi sotto Apache 2.0, e tre modelli densi Ministral 3 (3B, 8B e 14B).

Mistral AI rilascia Mistral Medium 3.5, il suo primo modello di punta unificato: un modello denso open-weight da 128B con finestra di contesto da 256K che ottiene 77.6% su SWE-Bench Verified e costa $1.50 per milione di token in ingresso e $7.50 per milione di token in uscita.

Mistral AI rilascia Mistral Large 4 in anteprima pubblica, un modello mixture-of-experts nativamente multimodale da circa 1 trilione di parametri addestrato sul proprio cluster, con pesi aperti promessi entro la fine di ottobre 2026.