Mistral Large 4 abre su preversión en Studio con un 50 % de descuento en la API

Cómo probarlo sin esperar al chat

El lanzamiento del 6 de octubre de 2026 abre una preversión pública: el modelo sigue desarrollándose mientras usuarios y organizaciones lo evalúan. Studio es la consola de Mistral para probar modelos e integrarlos en aplicaciones. Vibe es su asistente de uso cotidiano en la web y el móvil.

Los planes del chat en España tienen estos precios mensuales, con impuestos incluidos. Mistral aún no ha anunciado la llegada de Large 4 a ninguno de ellos:

Studio tiene un Playground con interfaz de chat. Si el modelo aparece entre los disponibles de tu cuenta, el recorrido es este:

1. Inicia sesión en Mistral Studio.
2. Abre Playground en la barra lateral.
3. Comprueba si tu cuenta ofrece mistral-large-4 en el selector Model y selecciónalo.
4. Escribe una pregunta y pulsa Send. Puedes ajustar la longitud máxima de la respuesta y comparar la misma pregunta con otro modelo.

Studio activa por defecto un modo gratuito, sin tarjeta, con límites de uso y de velocidad; lo que pase de ahí se paga con las tarifas de la API.

Cuánto cuesta la API y qué cambia tras la promoción

El registro oficial de cambios fija un descuento del 50 % durante dos semanas desde el lanzamiento. Es decir, hasta el 20 de octubre. La tabla de tarifas distingue el precio promocional y el de catálogo:

Los tokens son las unidades con las que el modelo procesa el contenido. La factura suma entrada y salida; una respuesta larga aumenta el segundo componente.

Como ejemplo calculado, un trabajo que consuma un millón de tokens de entrada y 100.000 de salida, sin caché, cuesta 0,889 dólares durante la promoción: 0,68 + 0,209. Con las tarifas de catálogo serían 1,778 dólares.

Para comparar el gasto de distintas herramientas, Wardux mantiene su tabla de precios de las API de IA.

Qué puede hacer Large 4

La ficha técnica describe un modelo multimodal que trabaja con texto e imágenes. Su ventana de un millón de tokens permite reunir material extenso en una misma solicitud. Entre las funciones disponibles están las respuestas con estructura definida, las consultas sobre documentos y las llamadas a herramientas, necesarias para integrarlo en agentes que realizan varias operaciones.

Su arquitectura reparte el trabajo entre expertos: tiene 1,05 billones de parámetros totales y activa 52.000 millones. Los parámetros son los valores internos aprendidos durante el entrenamiento. El sistema selecciona una parte para procesar cada entrada, en lugar de activar toda la red. La ficha añade un codificador visual de 1.600 millones de parámetros para tratar las imágenes.

Qué resultados comunica Mistral

La empresa orienta el modelo a programación, trabajo con documentos, finanzas y ciberseguridad. En su comunicado declara 61,7 % en DeepSWE v1.1, 59,4 % en SWE-Atlas-QnA y 28,3 % en Terminal-Bench 4. Con un 49,8 % en su índice combinado de agentes de programación, lo sitúa por delante de DeepSeek V4 Pro y Qwen3.8 Max. En una evaluación a ciegas de la calidad del código, con Surge AI, quedó segundo de cinco modelos (3,74 sobre 5), solo por detrás de Claude Opus 5 (4,22).

Mistral señala que entrenó Large 4 con 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell en sus propios centros de datos europeos y que la preversión se sirve desde esa infraestructura.

Qué falta para descargarlo e integrarlo

La siguiente entrega serán los pesos del modelo antes de terminar octubre de 2026, junto con más información sobre arquitectura y evaluación. Con ellos se podrá ejecutar en una nube privada o en servidores propios.

Para integrar la preversión en una aplicación, Studio permite crear una clave de API desde API Keys → Create new key. La clave se muestra completa una sola vez: hay que guardarla en un lugar seguro antes de cerrar la ventana.