Welches Modell für das Nachdenken: Small 4, Large 4 oder Medium 3.5

Lektion am 2. November 2026 überarbeitet. Diese Lektion behandelte zuvor die Magistral-Modelle, die alle am 31. Juli 2026 zurückgezogen wurden. Sie vergleicht nun die Modelle, die derzeit Nachdenkfähigkeiten auf der Mistral-Plattform bieten, basierend auf ihren offiziellen Spezifikationsblättern: Mistral Small 4 · Mistral Large 4 · Mistral Medium 3.5.

Drei Modelle, drei Profile

Bei Mistral ist das Nachdenken nicht mehr ausschließlich Domäne einer spezialisierten Modellreihe. Stattdessen bieten drei allgemeine Zweckmodelle diese Fähigkeit, jedes mit seinem eigenen Preisniveau, Kontextfenster und Reifegrad.

Preise und Statusdaten wurden am 2. November 2026 erfasst: Bitte überprüfen Sie diese Werte vor der Budgetberechnung auf den offiziellen Spezifikationsblättern.

Mistral Small 4: Der Ausgangspunkt

Small 4 wird als Hybridmodell beschrieben, das Instruktionsbefolgung, Nachdenken und Programmieren in einer einzigen Architektur kombiniert. Es ist die Standardwahl für diesen Kurs: Es ist in der Allgemeinen Verfügbarkeit (GA) verfügbar und kostengünstig und wechselt von einer direkten Antwort (none) zum vollständigen Nachdenken (high), ohne dass Modelle ausgetauscht werden müssen. Das Spezifikationsblatt listet zudem Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben, Agenten und Gespräche sowie Batch-Verarbeitung auf. Sie können es in einer gesamten Anwendung einsetzen und zahlen für das Nachdenken nur dort, wo es Mehrwert bietet.

Mistral Large 4: Die anspruchsvollsten Fälle

Large 4 ist das leistungsfähigste Modell in der Reihe, verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Token und eine dreistufige Nachdenkeinstufung. Die Dokumentation empfiehlt high als Ausgangspunkt und schlägt medium oder low vor, wenn die Token-Nutzung oder die Latenz Priorität haben. Beachten Sie zwei Einschränkungen: Es befindet sich im öffentlichen Vorschaustatus, sodass Änderungen vorbehalten sind, und es akzeptiert kein none. Reservieren Sie es für Probleme, bei denen Small 4 an seine Grenzen stößt, und testen Sie es zuvor an Ihren eigenen Beispielen.

Mistral Medium 3.5: Nur für bestehende Bereitstellungen

Medium 3.5 diente als offizieller Ersatz für Magistral Medium und Devstral 2, und seine Dokumentation empfiehlt reasoning_effort="high" für agentische Workflows und Programmieraufgaben. Es wurde jedoch seit dem 31. Oktober 2026 zurückgezogen und wird am 30. April 2027 zurückgezogen, wobei Large 4 als Nachfolger bestimmt ist. Starten Sie keine neuen Projekte mit diesem Modell; wenn Sie es bereits verwenden, planen Sie Ihre Migration jetzt.

Was ist mit Modellen Dritter?

Die Mistral-Plattform beherbergt auch Modelle anderer Verlage. Die Nachdenkseite zitiert zai-glm-5-3, das low, high und max akzeptiert, aber kein none, und immer eine Liste von Fragmenten einschließlich der Nachdenkspur zurückgibt. Dies illustriert die Regel aus Lektion 2: Jedes Modell hat seinen eigenen Satz gültiger reasoning_effort-Werte.

Das Schicksal der Magistral-Reihe

Magistral war Mistrals erste Nachdenk-Reihe. Sein Nachdenken war immer aktiv, ohne Parameter zur Steuerung; es lieferte die besten Ergebnisse mit einem Standard-Systemprompt, der über einen prompt_mode-Parameter anpassbar war. Alle Versionen sind nun zurückgezogen:

Da Medium 3.5 selbst zurückgezogen ist, sollte jede Migration von Magistral Medium direkt auf Large 4 oder auf Small 4 zielen, falls die Qualität ausreicht. Lektion 8 führt diese Migration Schritt für Schritt durch.

Eine praktische Entscheidung treffen

Beginnen Sie mit Small 4 auf high an einem repräsentativen Stichprobenumfang Ihrer Anwendungsfälle. Wenn die Qualität Ihre Bedürfnisse erfüllt, bleiben Sie dabei: Es ist bei weitem die kostengünstigste Option. Wenn nicht, testen Sie Large 4 mit medium, dann high. Vergleichen Sie jedes Mal die Ausgabequalität, die verbrauchten Token (usage.completion_tokens) und die Latenz. Sobald Sie in die Produktion wechseln, fixieren Sie ein datiertes Identifikator (mistral-small-2603 statt mistral-small-latest): Ein Alias kann sich auf eine neue Version umschalten, ohne dass Ihr Code geändert wird, was Ihre Anwendung brechen könnte.

Kernaussagen

• Drei Modelle unterstützen derzeit das Nachdenken: Small 4 (GA), Large 4 (öffentlicher Vorschau) und Medium 3.5 (zurückgezogen)
• Small 4 ist der Ausgangspunkt: 0,15 $ / 0,60 $ pro Million Token, mit high oder none
• Large 4 bietet low, medium, high und ein Kontextfenster von 1 Million Token, aber kein none
• Alle Magistral-Versionen sind zurückgezogen; Medium 3.5 wird am 30. April 2027 zurückgezogen
• Entscheiden Sie sich basierend auf Messungen und fixieren Sie für die Produktion ein datiertes Identifikator