Mistral Large 3
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
Mistral Large 3 est LE modèle de référence pour les usages européens souverains : hébergement en France, conformité RGPD complète, équipe française. Sa qualité en français est excellente (au niveau de Claude). Performances solides sur le code et le raisonnement, légèrement en retrait des frontiers américains les plus chers, mais à un prix bien inférieur.
Profil de compétences
Que signifient ces scores ?
Questions scientifiques de niveau doctorat (physique, chimie, biologie), sans accès à des outils.
Résolution de vrais tickets GitHub en conditions réelles (SWE-bench Verified).
Problèmes mathématiques de niveau compétition.
Connaissances générales réparties sur des dizaines de matières académiques.
Génération de code Python à partir de spécifications.
Forces
- Excellent en code
- Très bonne qualité en français
- Top mondial sur Arena
- Dispose d'un tier gratuit
À qui ça s'adresse
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vous travaillez en français
- vous avez des contraintes RGPD
Cas d'usage idéaux
- Apps européennes RGPD-compliant
- Multilingue européen
- Apps françaises
- Enterprise EU
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Estimez votre coût mensuel
Tarifs API au tokenPour le même usage
- Gemini 3 Flash$36-65%
- Gemini 3.1 Pro$145+41%
- GPT-5.5$363+253%
Estimation indicative sur les tarifs API standard (hors cache, batch et remises volume). Vérifiez toujours la grille officielle avant de vous engager.
Confidentialité
Faire tourner en local
| Quantization | Disque | RAM / VRAM | Matériel type |
|---|---|---|---|
| Q4 · recommandé | 384.7 Go | 425 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| Q8 · équilibré | 722.2 Go | 796 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| FP16 · qualité max | 1350 Go | 1487 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
Estimations pour un contexte modéré. Un long contexte augmente la RAM nécessaire (KV cache).
Déployer
Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajustez le contexte et le nombre de GPU à votre machine.
Serveur OpenAI-compatible pour la production sur GPU NVIDIA.
pip install vllm
vllm serve mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512 \
--max-model-len 32768 \
--tensor-parallel-size 2 \
--dtype autoDonnées avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | 1414 |
| MMLU | 84.5% |
| GPQA | 64.0% |
| HumanEval | 88.0% |
| SWE-Bench | 50.0% |
| MATH | 84.0% |