Mistral gibt Gewichte seines Billionen-Parameter-Modells frei

Nach der Lizenz darf jeder das Modell betreiben, anpassen und kostenpflichtige Produkte darauf aufbauen. Die einzige Ausnahme: Eine Firma, die das Modell selbst als gehosteten Dienst anbietet, braucht zuvor eine separate kommerzielle Lizenz von Mistral. Wer es nicht selbst hosten will, kann die API von Mistral für 0,70 $ pro Million Input-Token und 2,10 $ pro Million Output-Token nutzen oder das Modell über Microsoft Foundry beziehen.

Mistral zufolge haben drei weitere Wochen Training es zum besten offenen Modell für Coding gemacht. Im Coding Agent Index von Artificial Analysis erreicht es 48 gegenüber 49 beim chinesischen GLM-5.3, wie ZDNET berichtet; im Coding-Benchmark Terminal-Bench 4.0 liegt es mit 41 % zu 40 % knapp vorn. Außerdem benötigt es laut Mistral 47 % weniger Token pro Aufgabe als GLM-5.3, wie TechCrunch anmerkt.

Laut unserer Preistabelle für Cloud-GPUs, Stand 24. Oktober 2026, kostet die H100 mit 80 GB Speicher im günstigsten Fall 1,99 $ pro Stunde.

Bei 8 Bit pro Parameter, einem gängigen Weg, große Modelle bereitzustellen, füllen allein die Gewichte von Le Chonk rund 1.000 GB; das ist der Speicher von mindestens 13 dieser Karten, noch ohne den Speicher für die laufende Berechnung, bei diesem Preis etwa 26 $ pro Stunde, in der Praxis mehr, da 13 Karten zwei Server mit je acht GPUs belegen. Für eine Marke, die Werbetexte schreibt, ist die API mit Abrechnung pro Token der realistische Weg; der Download lohnt sich für Firmen, die bereits GPU-Cluster betreiben.