Mistral Small 4

Mistral AI
Das Besondere an Mistral Small 4 ist die Bündelung von Instruktionen, Reasoning, Bildverarbeitung und agentischem Coding. Die sparse Mixture of Experts umfasst 119 Milliarden Gesamtparameter, 128 Experten und vier aktive Experten pro Token. Text und Bilder werden mit bis zu 256.000 Token Kontext verarbeitet; Reasoning reicht von None bis High.
Small 4 vereint Elemente aus Mistral Small 3.2, Magistral Small 1.2, Pixtral 12B und Devstral Small. Der Modus ohne Reasoning bleibt verfügbar.
Der Auswahlindex des LLM-Vergleichshubs mittelt Rangperzentile aus 65 dokumentierten Vergleichskohorten. Die Benchmark-Meta-Scores stehen im Benchmarkbereich.
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Abrufstände der verwendeten Quellen 2026-10-15 - 2026-10-19
Index unter 1 / 100
vorläufig
Geschätzt, ohne eigene Werte in: Mathematik und Allgemein
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 10 Testfamilien und 11 von 11 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 3,57 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 67 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 11 | 1 | 28 |
| Vals AI | 2 | 0 | 5 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 7 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
Seite 1 von 3
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Seite 1 von 3
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Mistral Small 4

Reasoning (angefragt): high
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)39,4 / 100
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 119 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 6,5 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 256.000 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | 1. November 2024Quelle |
| Hinweise | Aktuelles kleines Mistral-API-Modell; sparse MoE mit 119B insgesamt, 6B aktiv; Nachfolger von Mistral Small 3.2Quelle |
| Lizenz | Apache-2.0Quelle |
| Veröffentlichung | 2026-03-16Quelle |
| Aktive Parameter | 6,5 Mrd. (Release article says 6B active (8B including embedding/output); HF card gives 6.5B active. The source values are not identical.)Quelle |
| Architektur | sparse mixture-of-experts, 128 experts with 4 activeQuelle |
| Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Eingabe | Text, BildQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| API-Modellkennung | mistral-small-2603Quelle |
| Reasoning-Modus | none, highQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
Vorherige Generation im Verzeichnis
Mistral's launch post benchmarks Small 4's throughput '3x more requests per second... compared to Mistral Small 3' and describes its no-reasoning mode as 'equivalent to the same chat style of Mistral Small 3.2', the most recent Small release in this directory.
Mistral AI, "Introducing Mistral Small 4" (2026-09-19)| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Mistral. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | knowledge-cutoff Originalwortlaut Neither the official docs, release post nor model card publishes a cutoff date. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | training-tokens Originalwortlaut No training-token count found in the checked primary sources. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | max-output-tokens Originalwortlaut Checked model page does not state a model-specific maximum output. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | profile-benchmarks Originalwortlaut The checked card/release has narrative benchmark claims but no additional exact score table. |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Mistral Small 4 announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Wissensstand-Daten |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Mistral model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |