Mistral

in KI-Modelle

Modelle von Mistral AI (Frankreich) — Mix aus offenen und proprietären Linien: generelle Sprachmodelle, das Code-Modell Codestral, die Reasoning-Linie Magistral und das multimodale Pixtral.

Glossar

Codestral Mistral

Codestral ist Mistral AIs auf Code spezialisiertes Modell (erstmals Mai 2024) — ein 22-Mrd.-Parameter-Modell für Code-Vervollständigung und -Generierung, ursprünglich als offene Gewichte veröffentlicht.

Magistral Mistral

Magistral ist Mistral AIs erstes Reasoning-Modell vom Juni 2025 — mit transparenter, nachvollziehbarer Argumentationskette und Stärke in europäischen Sprachen, teils als offene Gewichte.

Pixtral Mistral

Erstes multimodales Modell von Mistral AI, im September 2024 unter Apache 2.0 veröffentlicht. Vision-Sprachmodell mit 12 Mrd. Parametern plus 400-Mio.-Vision-Encoder, verarbeitet Text und (mehrere) Bilder; 128K-Kontext, offene Gewichte über Hugging Face.

Devstral Mistral

Devstral ist Mistral AIs offenes Agenten-Modell für Software-Engineering (Mai 2025) — trainiert darauf, echte GitHub-Issues zu lösen, und stark auf SWE-bench Verified.

Mistral 7B Mistral

Mistral 7B (September 2023) ist das erste Open-Weight-Modell von Mistral AI — ein 7,3B-Parameter-Modell unter Apache 2.0, das damals das groessere Llama 2 13B in Benchmarks uebertraf.

Mistral Large 3 Mistral

Mistral Large 3 (Dezember 2025) ist Mistrals offenes MoE-Flaggschiff — 675 Mrd. Parameter, 256K-Tokens-Kontext, nativ multimodal, Apache 2.0.

Mistral Medium 3 Mistral

Mistral Medium 3 ist ein im Mai 2025 veröffentlichtes proprietäres KI-Modell von Mistral AI. Es ist als Enterprise-Modell auf hohe Leistung bei niedrigen Betriebskosten ausgelegt, bietet rund 128.000 Tokens Kontext und ist auch on-premise oder in der eigenen VPC betreibbar.

Mistral Small 4 Mistral

Mistral Small 4 ist Mistral AIs Open-Weight-MoE-Modell vom März 2026 — vereint Reasoning, Vision und Coding in einem Modell, 119B Parameter (6,5B aktiv), Apache 2.0.

Mixtral 8x7B Mistral

Mixtral 8x7B (Dezember 2023) ist Mistral AIs offenes Sparse-MoE-Modell mit 8 Experten — 46,7 Mrd. Parameter, 12,9 Mrd. aktiv pro Token, 32K-Kontext, Apache-2.0-Lizenz.