SprachmodellAktiv

Mistral Small 4

Mistral AI

Veröffentlicht: 16. März 2026
Datenstand: 8. September 2026
Vorgängermodell: Mistral Small 3.2

Geschwindigkeit: 166,9 Token/s
Ausgabe-Tempo
Preis: 0,15 $ · 0,6 $
Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
Eingabe: Text, Bild
Ausgabe: Text

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.

Technische Daten und Zugang

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

Veröffentlichte Benchmarks

Terminal-Bench 2.0

Overall

1.GPT-5.573,2 %

2.Claude Opus 4.870,04 %

3.Claude Opus 4.768,54 %

4.Gemini 3.1 Pro Preview67,42 %

4.Gemini 3.5 Flash67,42 %

6.GPT-5.3-Codex64,05 %

7.Claude Sonnet 4.659,55 %

8.Qwen 3.7 Max59,18 %

9.Claude Opus 4.558,43 %

9.GPT-5.458,43 %

11.Kimi K2.657,3 %

12.DeepSeek-V4-Pro56,18 %

13.GLM-5.153,93 %

14.Gemini 3 Flash Preview51,69 %

15.GLM-549,44 %

16.MiniMax M2.747,19 %

17.MiniMax M346,07 %

18.GPT-5.4 mini44,94 %

18.Qwen 3.6 27B44,94 %

20.Grok 4.343,45 %

21.MiniMax M2.541,57 %

22.Grok 4.20 Reasoning40,45 %

22.Kimi K2.540,45 %

24.GPT-5.4 nano39,89 %

25.Gemma 4 31B39,33 %

26.GLM-4.738,2 %

27.GPT-537,08 %

27.Kimi K2 Thinking37,08 %

27.MiniMax M2.137,08 %

30.DeepSeek-V3.234,83 %

31.Gemini 2.5 Pro30,34 %

31.Mistral Medium 3.530,34 %

33.GLM-4.628,09 %

34.GPT-5 mini26,97 %

35.Kimi K2 071125,84 %

36.Gemini 3.1 Flash-Lite24,72 %

37.DeepSeek-V3.122,47 %

38.GPT OSS 120B19,1 %

39.Trinity Large Thinking17,98 %

40.Mistral Small 416,85 %

41.GPT-4.114,61 %

42.Mistral Large 38,99 %

43.Command A2,25 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-terminal-bench-2:2.0:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 43
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: mistralai/mistral-small-2603. Name des Quellmodells: Mistral Small 4. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-06-04. Latenz in Sekunden: 407.865. Kosten je Aufgabe in USD: 0.105762. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-terminal-bench-2-2026-09-29-020c4135b825. Prüfsumme der Quelldaten: 020c4135b82502d8cc0324b9b7d9474024a86da8f4770c78743bd13103cdfa0c. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Vibe Code Bench v1.1

Overall

1.Claude Sonnet 5.592,39 %

2.Claude Fable 590,35 %

3.Claude Opus 5.590,29 %

4.Claude Fable 5.190,26 %

5.GPT-6 Astra89,59 %

6.Claude Opus 588,4 %

7.GPT-6 Sol87,82 %

8.Grok 4.786,18 %

9.Kimi K384,96 %

10.DeepSeek-V4.1-Flash84,74 %

11.Claude Opus 4.882,73 %

12.GPT-6 Luna81,65 %

13.Claude Sonnet 581,33 %

14.GPT-5.6 Sol80,5 %

15.Gemini 3.8 Flash78,65 %

16.GLM-5.378,13 %

17.GPT-5.6 Luna77,06 %

18.Grok 4.676,24 %

19.GPT-5.6 Terra74,59 %

20.Claude Opus 4.771 %

21.Gemini 3.7 Flash70,4 %

22.GPT-5.569,85 %

23.Grok 4.569 %

24.GPT-5.467,42 %

25.Qwen 3.8 27B64,85 %

26.Qwen 3.8 Max 090264,7 %

27.Gemini 3.6 Flash64,01 %

28.GLM-5.263,96 %

29.GPT-5.3-Codex61,77 %

30.Claude Opus 4.657,57 %

31.Claude Sonnet 4.651,48 %

32.DeepSeek-V4-Pro49,93 %

33.Gemini 3.5 Flash48,68 %

34.GPT-5.4 mini47,97 %

35.Qwen 3.7 Max47,67 %

36.MiniMax M347,57 %

37.Kimi K2.7 Code47,21 %

38.Qwen 3.7 Plus46,39 %

39.MiMo-V2.542,17 %

40.Kimi K2.637,89 %

41.Gemini 3.5 Flash-Lite37,16 %

42.MiMo-V2.5-Pro34,11 %

43.Gemini 3.1 Pro Preview32,03 %

44.GLM-5.131,46 %

45.GLM-5.3-Flash30,76 %

46.GPT-5.4 nano26,1 %

47.GLM-523,36 %

48.Gemini 3 Flash Preview20,2 %

49.GPT-520,09 %

50.Grok 4.319,4 %

51.Inkling19,21 %

52.Inkling Small19,05 %

53.Kimi K2.517,54 %

54.MiniMax M2.514,85 %

55.GPT-5 mini14,17 %

56.Qwen 3.6 27B11,94 %

57.MiniMax M2.711,93 %

58.Nemotron 3 Ultra7,64 %

59.Grok 4.20 Reasoning4,06 %

60.Mercury 2.53,68 %

61.GLM-4.63,09 %

62.Ling 3.0 Flash2,91 %

63.Mistral Medium 3.52,89 %

64.Gemini 2.5 Pro0,4 %

65.Gemini 3.1 Flash-Lite0 %

65.Mistral Small 40 %

65.Nemotron 3.5 Lightning0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-vibe-code-bench:1.1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 67
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: mistralai/mistral-small-2603. Name des Quellmodells: Mistral Small 4. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Harness: OpenHands. Latenz in Sekunden: 1814.681. Kosten je Aufgabe in USD: 6.473001. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vibe-code-2026-09-29-a944ac42bd14. Prüfsumme der Quelldaten: a944ac42bd147ecb4e54c905d243c5ff8463f0d04b735f1a8627b369fd351391. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

AA-LCR (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 0.72
Bewertung: 0.72
Messgröße: ratio
Einheit: ratio
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Mistral AI release post citing Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. RawFraction [0,1]; Artificial Analysis result as quoted by Mistral; exact snapshot/configuration not stated
Einordnung: Vendor release text cites the external evaluator but does not provide the full harness configuration.

Quelle Mistral AI release post citing Artificial Analysis

Artificial Analysis Intelligence Index (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 11.4511294141469
Bewertung: 11.4511294141469
Messgröße: points
Einheit: points
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown

Quelle Artificial Analysis

AA-Briefcase Elo (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 255.96
Bewertung: 255.96
Messgröße: elo
Einheit: elo
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown

Quelle Artificial Analysis

AA-Omniscience Index (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: -30.4
Bewertung: -30.4
Messgröße: points
Einheit: points
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown

Quelle Artificial Analysis

Output speed (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 166.852525395502
Bewertung: 166.852525395502
Messgröße: tokens/s
Einheit: tokens/s
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown
Einordnung: Artificial Analysis performance timing; output speed is decoded after the first streaming chunk. Provider basis: first-party API.

Quelle Artificial Analysis

Time per Intelligence Index Task (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 1.6497210044870998
Bewertung: 1.6497210044870998
Messgröße: minutes
Einheit: minutes
Richtung: Weniger ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown
Einordnung: Artificial Analysis performance timing; output speed is decoded after the first streaming chunk. Provider basis: first-party API.

Quelle Artificial Analysis

Latency reasoning time (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 11.986633077679002
Bewertung: 11.986633077679002
Messgröße: seconds
Einheit: seconds
Richtung: Weniger ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown
Einordnung: Artificial Analysis performance timing; output speed is decoded after the first streaming chunk. Provider basis: first-party API.

Quelle Artificial Analysis

Latency input time (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 0.733454756500009
Bewertung: 0.733454756500009
Messgröße: seconds
Einheit: seconds
Richtung: Weniger ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown
Einordnung: Artificial Analysis performance timing; output speed is decoded after the first streaming chunk. Provider basis: first-party API.

Quelle Artificial Analysis

Answer generation time (end-to-end timing breakdown) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 2.9966582694197506
Bewertung: 2.9966582694197506
Messgröße: seconds
Einheit: seconds
Richtung: Weniger ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown
Einordnung: Artificial Analysis performance timing; output speed is decoded after the first streaming chunk. Provider basis: first-party API.

Quelle Artificial Analysis

End-to-end reasoning time component (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 11.986633077679002
Bewertung: 11.986633077679002
Messgröße: seconds
Einheit: seconds
Richtung: Weniger ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Unabhängige Evaluation. unknown
Einordnung: Artificial Analysis performance timing; output speed is decoded after the first streaming chunk. Provider basis: first-party API.

Quelle Artificial Analysis

Dokumentierte Messdetails

Terminal-Bench 2.0: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 16.854
Bewertung: 16.854
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2.0
Kategorie: agentic
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-terminal-bench-2:2.0:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: mistralai/mistral-small-2603. Name des Quellmodells: Mistral Small 4. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-06-04. Latenz in Sekunden: 407.865. Kosten je Aufgabe in USD: 0.105762. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-terminal-bench-2-2026-09-29-020c4135b825. Prüfsumme der Quelldaten: 020c4135b82502d8cc0324b9b7d9474024a86da8f4770c78743bd13103cdfa0c. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Vibe Code Bench v1.1: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 0
Bewertung: 0
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1.1
Kategorie: coding
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-vibe-code-bench:1.1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: mistralai/mistral-small-2603. Name des Quellmodells: Mistral Small 4. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Harness: OpenHands. Latenz in Sekunden: 1814.681. Kosten je Aufgabe in USD: 6.473001. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vibe-code-2026-09-29-a944ac42bd14. Prüfsumme der Quelldaten: a944ac42bd147ecb4e54c905d243c5ff8463f0d04b735f1a8627b369fd351391. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29
Vergleichsmethodik: Harness: OpenHands

Quelle Vals AI

Seite 1 von 2

Vorgänger und Nachfolger

Quellen und Datenstand

Art	Nachweis und Datenstand
Geschwindigkeit	Mistral. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Artificial Analysis · Artificial Analysis (abgerufen 8. September 2026)Messmethode der Geschwindigkeit
Preis	API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. Quelle: Preise · API-Preise
Eingabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Mistral Small 4 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Ausgabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Mistral Small 4 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 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	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 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	Creative Commons Attribution 4.0

Mistral Small 4

Technische Daten und Zugang

Veröffentlichte Benchmarks

Terminal-Bench 2.0

Vibe Code Bench v1.1

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Dokumentierte Messdetails

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Veröffentlichte Preise

Vorgänger und Nachfolger

Quellen und Datenstand