Mistral Large 3, el modelo de Mistral AI en cifras

Lo que hay que saber

Mistral Large 3 es un modelo de lenguaje de Mistral AI, lanzado el 2 de diciembre de 2025. Tiene, por tanto, 10 meses a 22 de octubre de 2026. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 17 proveedores de API que lo listan en models.dev. No tiene un modo de razonamiento declarado: responde directamente, sin una fase de reflexión facturada aparte.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Rendimiento medido

Epoch AI publica 2 resultados de Mistral Large 3 en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 38,8 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 1,9 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %

Precio y presupuesto

Mistral Large 3 cuesta 0,50 US$ por millón de tokens de entrada y 1,5 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 17 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,013 US$; mil veces esa tarea, 13 US$.

Son 1,5 veces el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Características técnicas

Su ventana de contexto alcanza 128.000 tokens, unas 192 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un documento de tamaño medio. Una respuesta puede llegar a 262.144 tokens.

Acepta como entrada: texto y imagen. Sus conocimientos llegan hasta diciembre de 2024: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API), lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿A quién va dirigido?

Por su categoría, Mistral Large 3 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

¿Con qué sustituirlo?

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Mistral Large 3 son:

• Magistral Small 1.2 (Mistral AI, 1,5 US$ por millón de tokens de salida)
• Step 3.7 Flash (StepFun, 1,21 US$ por millón de tokens de salida)
• MiniMax-M3 (MiniMax, índice 55,5)
• Muse Glimmer 30B (Meta, 1,2 US$ por millón de tokens de salida)