Mistral Large 4 vs GPT-6.1 Sol : comparatif 2026

Mistral Large 4 et GPT-6.1 Sol en deux mots

Mistral Large 4 et GPT-6.1 Sol répondent à un même besoin : traiter de longs contenus, raisonner et appeler des outils dans des applications IA. Tous deux acceptent du texte et des images, avec un contexte proche du million de tokens. Leurs différences apparaissent surtout dans les tarifs, la longueur maximale des réponses et les résultats aux évaluations fournies. Mistral réduit le coût par token et autorise davantage de tokens en sortie. GPT affiche des résultats supérieurs sur les quatre benchmarks communs.

Mistral Large 4 : Mistral Large 4 (Mistral AI) : 1,36 $US / 4,18 $US par million de tokens, contexte 1 M, benchmarks, verdict et alternatives. Vérifié le 25 octobre 2026.

GPT-6.1 Sol : GPT-6.1 Sol (OpenAI) : 2 $US / 10 $US par million de tokens, contexte 1,1 M, benchmarks, verdict et alternatives. Vérifié le 25 octobre 2026.

Ils sont souvent mis en balance par ceux qui hésitent. Cette page aligne leurs caractéristiques point par point (11 critères), sans partenariat avec aucun des deux éditeurs.

Tableau comparatif

Critère par critère

Pour chaque critère : pourquoi il compte, la valeur de chacun et l'avantage. Un critère sans donnée des deux côtés n'est pas départagé.

Capacités (indice Epoch AI)

L'indice de capacités d'Epoch AI agrège de nombreux benchmarks en un seul chiffre : plus il est haut, plus le modèle réussit des tâches difficiles. Mistral Large 4 : 150. GPT-6.1 Sol : 168,4. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Benchmarks communs

Sur les benchmarks passés par les deux modèles, on compte les victoires de chacun. Mistral Large 4 : 0 sur 4. GPT-6.1 Sol : 4 sur 4. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Prix en entrée

Le prix des tokens envoyés au modèle pèse lourd dès que vous lui donnez de longs documents ou un historique de conversation. Mistral Large 4 : 1,36 $US / M tokens. GPT-6.1 Sol : 2 $US / M tokens. Avantage : Mistral Large 4.

Prix en sortie

Les tokens générés coûtent en général plusieurs fois plus cher ; ils dominent la facture pour la rédaction et le code. Mistral Large 4 : 4,18 $US / M tokens. GPT-6.1 Sol : 10 $US / M tokens. Avantage : Mistral Large 4.

Coût d'une tâche type

Pour une requête de 2 000 tokens en entrée et 500 en sortie, répétée 30 000 fois par mois (1 000 par jour). Mistral Large 4 : 144 $US par mois. GPT-6.1 Sol : 270 $US par mois. Avantage : Mistral Large 4.

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte fixe la quantité de texte que le modèle lit d'un coup : utile pour les longs documents et les agents. Mistral Large 4 : 1 M tokens. GPT-6.1 Sol : 1,1 M tokens. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Sortie maximale

La longueur maximale d'une réponse compte pour générer de longs fichiers de code ou des rapports. Mistral Large 4 : 262,1 k tokens. GPT-6.1 Sol : 128 k tokens. Avantage : Mistral Large 4.

Entrées acceptées

Texte, images, fichiers, audio : plus le modèle accepte de formats, plus il couvre de cas sans outil supplémentaire. Mistral Large 4 : 2. GPT-6.1 Sol : 3. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Appel d'outils

Indispensable pour un agent : le modèle peut appeler des fonctions, des API ou des serveurs MCP. Mistral Large 4 : oui. GPT-6.1 Sol : oui. Égalité sur ce point.

Poids ouverts

Des poids téléchargeables permettent de faire tourner le modèle chez vous, sans envoyer vos données à un fournisseur. Mistral Large 4 : non. GPT-6.1 Sol : non. Égalité sur ce point.

Date de sortie

Un modèle plus récent intègre souvent des données plus fraîches et de meilleures techniques d'entraînement. Mistral Large 4 : 6 octobre 2026. GPT-6.1 Sol : 29 septembre 2026. Avantage : Mistral Large 4.

En graphiques

Notre analyse

Mistral Large 4, publié par Mistral AI en France le 6 octobre 2026, et GPT-6.1 Sol, publié par OpenAI aux États-Unis le 29 septembre 2026, visent des usages combinant raisonnement, contenus volumineux et interactions avec des outils. Leur positionnement se distingue ici par des arbitrages mesurables. Mistral paraît adapté lorsque le coût et la longueur des productions comptent fortement. GPT peut davantage intéresser les équipes dont les tâches ressemblent aux évaluations où il obtient de meilleurs résultats. Cette lecture reste liée aux données fournies : elles ne décrivent ni les publics commerciaux ciblés ni les performances dans votre propre environnement.

GPT obtient un indice de capacités Epoch de 168,37, contre 150,03 pour Mistral. Il atteint 95,4 % sur GPQA contre 88,1 %, et 93,7 % sur FrontierMath contre 58,6 %. Sur AIME, les résultats sont de 100 % et 98,3 % ; sur SimpleQA, de 73,9 % et 20 %. GPT dispose aussi de résultats ARC1 et ARC2, sans équivalents fournis pour Mistral. Les tarifs par million de tokens sont de 1,36 dollar en entrée et 4,18 en sortie pour Mistral, contre 2 et 10 dollars pour GPT. Ces écarts doivent être rapportés au volume réel de vos requêtes.

Les poids des deux modèles sont fermés. Aucune licence n'est renseignée dans les fiches, ce qui ne permet pas de préciser les droits d'utilisation ou de redistribution. Les données ne décrivent pas davantage la conservation des requêtes, leur éventuel usage pour l'entraînement ou les lieux de traitement. Le pays de l'éditeur ne suffit pas à déduire ces conditions. GPT accepte explicitement les fichiers, en plus du texte et des images ; Mistral ne mentionne que ces deux dernières entrées. Cette différence concerne les formats déclarés, sans établir les règles de confidentialité applicables aux documents que vous pourriez transmettre à chaque service.

Au quotidien, Mistral dispose d'un contexte de 1 048 576 tokens et d'une sortie maximale de 262 144 tokens. GPT propose 1 050 000 tokens de contexte et 128 000 en sortie. Les capacités de contexte sont donc proches, tandis que Mistral laisse davantage de place à une réponse longue. Les deux prennent en charge le raisonnement et l'appel d'outils, sans détails sur les intégrations disponibles. Les données ne renseignent ni la latence ni les limites de débit. Pour choisir, confrontez vos documents, vos outils et vos longueurs de réponse attendues aux capacités annoncées, puis vérifiez le résultat sur vos tâches.

Selon votre situation

Le bon choix dépend de l'usage. Voici, pour quelques situations courantes, les critères qui pèsent et qui l'emporte (valeur de Mistral Large 4 / valeur de GPT-6.1 Sol).

Gros volume de requêtes

Ici, Mistral Large 4 part avec un avantage : il l'emporte sur 3 des 3 critères qui comptent dans cette situation, à savoir coût d'une tâche type (144 $US par mois / 270 $US par mois), prix en entrée (1,36 $US / M tokens / 2 $US / M tokens) et prix en sortie (4,18 $US / M tokens / 10 $US / M tokens).

Tâches difficiles (raisonnement, code)

Ici, GPT-6.1 Sol part avec un avantage : il l'emporte sur 2 des 3 critères qui comptent dans cette situation, à savoir capacités (indice epoch ai) (150 / 168,4), benchmarks communs (0 sur 4 / 4 sur 4) et sortie maximale (262,1 k tokens / 128 k tokens).

Agents et longs documents

Ici, GPT-6.1 Sol part avec un avantage : il l'emporte sur 2 des 3 critères qui comptent dans cette situation, à savoir appel d'outils (oui / oui), fenêtre de contexte (1 M tokens / 1,1 M tokens) et entrées acceptées (2 / 3).

Confidentialité maximale

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (poids ouverts (non / non)) : départagez-les à l'essai.

Lequel choisir ?

Choisissez Mistral Large 4 si…

• vous privilégiez prix en entrée (1,36 $US / M tokens)
• vous privilégiez prix en sortie (4,18 $US / M tokens)
• vous privilégiez coût d'une tâche type (144 $US par mois)
• vous privilégiez sortie maximale (262,1 k tokens)
• vous privilégiez date de sortie (6 octobre 2026)

Mistral Large 4 est un choix logique si vous traitez beaucoup de tokens et si votre budget dépend fortement des sorties générées. Sa limite de sortie plus élevée peut aussi convenir à des productions longues. Vous acceptez alors des résultats inférieurs sur les benchmarks communs, à mettre en balance avec les exigences concrètes de vos travaux.

Choisissez GPT-6.1 Sol si…

• vous privilégiez capacités (indice epoch ai) (168,4)
• vous privilégiez benchmarks communs (4 sur 4)
• vous privilégiez fenêtre de contexte (1,1 M tokens)
• vous privilégiez entrées acceptées (3)

GPT-6.1 Sol convient davantage si vos priorités portent sur les résultats aux évaluations fournies et sur la prise en charge explicite des fichiers. Il se distingue notamment sur FrontierMath et SimpleQA face à Mistral. Ce choix suppose d'accepter des tarifs par token plus élevés et une longueur maximale de sortie plus faible dans les données disponibles.

Points forts et limites de chacun

Mistral Large 4

• + Contexte très large (1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
• + Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.

GPT-6.1 Sol

• + Parmi les 20 % de modèles les plus performants selon Epoch AI (ECI 168,4).
• + Contexte très large (1,1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
• + Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
• − Cher : plus coûteux que 84 % des modèles payants.

Le meilleur test reste le vôtre : prenez trois tâches réelles de votre quotidien et soumettez-les aux deux pendant une semaine. Le calculateur de prix chiffre l'écart sur votre propre volume.

Et les autres ?

Si aucun des deux ne vous convient, regardez Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Gemini 4 Argon, Claude Sonnet 5.5 et Claude Opus 5.

Autres duels liés :

• Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol
• Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol
• DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6.1 Sol

En conclusion

Le choix oppose surtout économie et capacité de sortie à des résultats d'évaluation plus élevés. Mistral Large 4 présente un intérêt concret pour les volumes importants et les réponses longues. GPT-6.1 Sol fournit davantage d'arguments si les benchmarks communs correspondent à vos besoins. Aucun résultat ne remplace un essai sur vos contenus. Les conditions de confidentialité restent également à vérifier, car elles ne sont pas renseignées ici.