Mistral Large 4 kan je nu zelf draaien, wat dat betekent voor soevereine AI in Europa

Sinds 29 oktober kan je Mistral Large 4 downloaden. Het Franse model telt 1,05 biljoen parameters en mag op je eigen servers draaien, zonder dat een leverancier in Parijs, Washington of Peking het nog kan uitzetten. Dat is de kern van soevereine AI. Alleen is Large 4 niet het slimste open model, draait het op Amerikaanse chips en heeft de licentie een voorwaarde voor wie het als dienst verkoopt. Hieronder lees je wat er veranderde sinds de preview, hoe soeverein het model per laag echt is en wat je er als Belgische organisatie mee kan doen.

Wat is er veranderd sinds de preview?

Begin oktober lanceerde Mistral het model als preview via de API. In ons eerste artikel over Mistral Large 4 lees je wat het toen kon op het vlak van cybersecurity, code en beeld. Drie weken extra reinforcement learning later staan de weights op Hugging Face, en Mistral heeft het model op een paar belangrijke punten bijgestuurd.

De cijfers over kost, tokens en hallucinaties komen van Artificial Analysis, via VentureBeat. De prijs staat in de documentatie van Mistral en geldt op 30 oktober 2026. Tijdens de eerste twee weken van de preview gold 50 procent lanceringskorting, dus wie toen testte, betaalde al ongeveer de nieuwe prijs. Nu is die prijs blijvend. De grootste winst zit in efficiëntie: het model gebruikt bijna 40 procent minder tokens per taak, en samen met de lagere prijs zakt de kost per taak met 63 procent.

Aan de basis veranderde niets. Large 4 is een mixture of experts met 128 experts, waarvan er per token vier plus één gedeelde expert meedraaien. Zo zijn 52 miljard van de 1,05 biljoen parameters tegelijk actief. Het contextvenster is 1 miljoen tokens. Het leest tekst en beelden, schrijft tekst en code en is volgens de modelkaart getraind op meer dan 160 talen, waaronder alle officiële talen van de Europese Unie. Een aparte score voor het Nederlands publiceert Mistral niet.

Hoe goed is Mistral Large 4 tegenover Chinese en Amerikaanse modellen?

Large 4 is het sterkste open model van buiten China, maar de Chinese top ligt nog een stuk hoger. Op versie 5 van de Intelligence Index van Artificial Analysis haalt het 26 punten. Zeven open modellen scoren beter, allemaal Chinese, met DeepSeek V4.1 Flash en GLM-5.3 op 32. Het Amerikaanse Muse Spark Open van Meta volgt op 25. De gesloten topmodellen spelen in een andere klasse: Gemini 4 Carbon haalt 59, Claude Opus 5.5 58 en GPT-6 Astra 57.

Schrik niet als je eerder 38 punten las. Dat was de score van de preview op de vorige versie van de index. Artificial Analysis bracht op 27 oktober een strengere versie 5 uit, met meer niet-publieke tests, en daarop zakten bijna alle open modellen. De preview kwam daar op 25 uit, de release op 26.

Prijs blijft het zwakke punt. Een taak uit de index kost met Large 4 $2,06. DeepSeek V4.1 Flash doet het voor $0,60 en MiMo-V2.6-Pro van Xiaomi voor $0,26, terwijl beide hoger scoren.

Waar Large 4 wel uitblinkt, is zuinig werken als agent. In de Coding Agent Index haalt het 48 punten, één punt onder GLM-5.3, met 8,5 miljoen tokens per taak tegenover 15,9 miljoen. Op de Cyber Index scoort het 51, goed voor de derde plaats bij de open modellen. Mistrals eigen benchmarks liggen soms hoger dan wat onafhankelijke testers meten. Voor Terminal-Bench 4.0 meldt Mistral 41 procent, Artificial Analysis komt uit op 25 procent.

Waarom soevereine AI plots concreet werd

Soevereine AI klinkt als een beleidswoord, maar het gaat over een simpele vraag: kan je blijven werken als iemand anders beslist dat je geen toegang meer krijgt? In juni kreeg die vraag een antwoord. Op 12 juni 2026 legde de Amerikaanse overheid een exportrichtlijn op, waarna Anthropic Claude Fable 5 en Mythos 5 uitschakelde voor al zijn klanten. Fable 5 kwam pas op 1 juli terug, bijna drie weken later. Wie zijn workflows op dat ene model had gebouwd, stond stil. We schreven er toen over.

Ook aan de Chinese kant is open niet vanzelfsprekend. Moonshot bracht Kimi K3.1 Pro eerst alleen via de API uit en belooft de weights pas voor 4 november. Pierre Stock, vicepresident wetenschap bij Mistral, zegt in TNW dat niets garandeert dat Chinese labs open weights blijven publiceren. Hij vergelijkt AI met elektriciteit: geen bedrijf kan het zich veroorloven dat een leverancier de toegang van de ene dag op de andere afsluit.

Daar zit de belofte van Large 4. Een model waarvan je de weights bezit, kan niemand nog intrekken, zei Stock tegen TechCrunch. Maar een model downloaden maakt je nog niet onafhankelijk. Soevereiniteit heeft lagen.

Hoe soeverein is Mistral Large 4 echt?

Bekijk het als een stapel. Onderaan zitten de chips, daarboven de datacenters, dan het model zelf, de licentie, het bedrijf en het recht dat erop van toepassing is, en bovenaan het kapitaal dat alles betaalt. Large 4 scoort niet op elke laag even goed.

• Chips. Mistral trainde het model op 3.800 Nvidia Grace Blackwell-GPU’s. Volgens ITdaily is die afhankelijkheid van Amerikaanse chips op dit moment onvermijdelijk. Europa levert wel een cruciaal stuk van de keten: ASML bouwt de machines waarmee die chips gemaakt worden, en is aandeelhouder van Mistral.
• Datacenters. Volgens Mistral gebeurde de training in zijn eigen Europese datacenters en de reinforcement learning op eigen rekenkracht in Frankrijk. Het bedrijf breidt uit in Bruyères-le-Châtel, ten zuiden van Parijs, en in het Zweedse Borlänge, telkens in gebouwen van een datacenterpartner, en mikt op 200 megawatt tegen eind 2027.
• Model. De weights zijn publiek. Dit is de laag waar je het meest wint: eenmaal gedownload, kan je Large 4 blijven gebruiken, wat er ook gebeurt met Mistral of met de handelsrelaties tussen Europa en de rest van de wereld.
• Licentie. Mistral gebruikt een aangepaste MIT-licentie. Intern gebruik, aanpassen en verder trainen is gratis. Wie een model-as-a-service-bedrijf uitbaat en klanten het model zelf laat aansturen, bijvoorbeeld via een API, heeft een aparte commerciële licentie nodig. Producten waarin het model alleen in een specifieke functie zit, vallen er volgens de licentie niet onder. Een omzetdrempel is er niet, anders dan bij het codeermodel Devstral 2 vorig jaar. Open source in de strikte zin is het dus niet.
• Bedrijf en recht. Mistral is een Frans bedrijf onder Europees recht en ondertekende in 2025 de Europese gedragscode voor AI-modellen voor algemeen gebruik. Gebruik je de API, dan kan je een Europese regio kiezen.
• Kapitaal. De kapitaalronde van 3 miljard euro in september werd geleid door Samsung Electronics, met onder meer BlackRock, a16z en Nvidia aan boord. Daarnaast zitten ASML, Bpifrance, BNP Paribas, het Groothertogdom Luxemburg en de Belgische bank Belfius in het kapitaal, volgens tech.eu. Over wat Mistral met dat geld kan, schreven we in onze analyse van de kapitaalronde.

Er is ook kritiek. Mistral sloot in juli een deal van meerdere miljarden dollar om rekenkracht in zijn Europese datacenters aan Microsoft te verkopen, en host ook het Chinese model GLM-5.2 van Z.ai. Volgens Dealroom zaait dat twijfel over de soevereiniteitsbelofte. CEO Arthur Mensch verdedigt het als goede business. Voor jou als gebruiker verandert het weinig: de weights die je downloadt, blijven van jou.

Wat heb je nodig om Large 4 zelf te draaien?

Meer dan een sterke werkpost. Alleen de weights wegen in 8-bit al ongeveer 1,05 terabyte, en daar komt geheugen bij voor de context van je gesprekken. Uit de releasenotities van Hugging Face en de aankondiging van Mistral komen drie typische opstellingen naar voren.

• FP8 op acht Nvidia H200-GPU’s. De volledige kwaliteit. Op Hugging Face Inference Endpoints haalt die opstelling ongeveer 65 tokens per seconde voor één gebruiker.
• NVFP4 op vier Blackwell-GPU’s. Mistral levert zelf een 4-bitversie die volgens TNW op vier B200- of B300-kaarten draait. Die vraagt ongeveer de helft van het geheugen. Mistral claimt dezelfde prestaties, maar onafhankelijke metingen zijn er nog niet.
• 2-bit op één Mac Studio met M3 Ultra en 512 GB. Het past, maar het antwoord komt met ongeveer 15 tokens per seconde en de compressie kost kwaliteit. Goed om te testen, niet om een team op te laten draaien.

Voor de meeste organisaties is zelf hosten dus een project, geen download. Mistral belooft in de komende maanden kleinere, gedistilleerde versies, ook een die op een laptop draait, maar zonder datum.

Wat betekent dit voor Belgische organisaties?

Er zijn drie manieren om Large 4 te gebruiken, met telkens een andere mix van controle en moeite.

Of Proximus NXT ook Large 4 aanbiedt, is nog niet bevestigd. Vraag het na als je die route overweegt.

Voor de overheid komt er bovendien regelgeving aan. De Europese Commissie stelde in juni de Cloud and AI Development Act voor. Volgens dat voorstel mogen overheidsdiensten in gevoelige domeinen zoals veiligheid, defensie, justitie en de NIS2-sectoren alleen nog cloud- en AI-diensten gebruiken die een onafhankelijke soevereiniteitsaudit doorstaan. Het voorstel ligt nog bij het Parlement en de Raad, maar wie vandaag een AI-aanbesteding schrijft, doet er goed aan die criteria al mee te nemen.

Vijf vragen helpen je kiezen:

1. Welke processen mogen niet stilvallen als een Amerikaanse of Chinese leverancier de toegang afsluit?
2. Welke data mag je organisatie niet verlaten, ook niet naar een Europese API?
3. Haalt Large 4 voor die taken de kwaliteit die je nodig hebt? Test het op je eigen documenten, ook in het Nederlands.
4. Zet je het model in een product voor klanten? Een functie die het model op een afgebakende manier gebruikt, valt volgens de licentie niet onder model-as-a-service. Een open chat of API waarmee klanten het model vrij aansturen wellicht wel. Laat dat juridisch nakijken.
5. Kan je je prompts, evaluaties en koppelingen naar een ander model verhuizen? Dat is het deel dat je echt bezit, zoals we uitlegden in Models are rented, context is owned.

Veelgestelde vragen

Is Mistral Large 4 open source?

Niet in de strikte zin. Het is een open-weightsmodel onder een aangepaste MIT-licentie. Je mag het gratis gebruiken, aanpassen en verder trainen. Wie het model als dienst aanbiedt waarmee derden het zelf aansturen, heeft een commerciële licentie van Mistral nodig.

Kan ik Mistral Large 4 op mijn eigen computer draaien?

Alleen sterk gecomprimeerd op een Mac Studio met 512 GB geheugen, en dan traag. Voor normaal gebruik heb je vier tot acht datacenter-GPU’s nodig. Kleinere versies voor een laptop zijn aangekondigd, zonder datum.

Spreekt Mistral Large 4 Nederlands?

Ja, het model is getraind op meer dan 160 talen, waaronder alle officiële EU-talen. Mistral publiceert geen aparte score voor het Nederlands. Test het daarom op je eigen teksten voor je het inzet.

Is Mistral Large 4 beter dan Claude of ChatGPT?

Nee. Op de Intelligence Index haalt het 26 punten, tegenover 57 tot 59 voor de gesloten topmodellen van Google, Anthropic en OpenAI. Het is wel het sterkste open model van buiten China en sterk in cybersecurity en zuinig agentwerk.

Wat kost Mistral Large 4?

Via de API $0,70 per miljoen inputtokens en $2,10 per miljoen outputtokens, op 30 oktober 2026. Zelf hosten kost geen licentiegeld voor intern gebruik, maar wel hardware, stroom en beheer.

De echte waarde zit in de nooduitgang

Large 4 is niet het model waar de meeste teams elke dag mee zullen werken. Voor de zwaarste taken blijven de gesloten Amerikaanse modellen beter, en wie op prijs kiest, vindt goedkopere Chinese alternatieven. Maar soevereiniteit betekent niet dat alles Europees moet zijn. Het betekent dat je kan blijven werken als iemand anders beslist dat het niet meer mag. De Fable 5-stop van juni toonde hoe snel dat kan gebeuren. Een open model dat je al getest hebt, dat je zelf of bij een Europese partner kan draaien en waar je workflows naartoe kunnen verhuizen, is je nooduitgang. Met Large 4 heeft Europa een eigen open model dat groot en sterk genoeg is om die rol te spelen, ook al staat de fundering nog op Amerikaanse chips.