Mistral Large 4: Europas eigenes KI-Modell sucht Kunden

Ende Oktober hat Mistral aus Paris sein großes Sprachmodell freigegeben. Mistral Large 4 hat rund eine Billion Parameter, also gelernte Stellschrauben. Die gelernten Werte sind offen, und jede Firma darf das Modell im eigenen Haus betreiben. Auf so ein Modell habe ich lange gewartet. Gekauft haben wir bisher woanders. In einer Umfrage des Bitkom unter 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten nannte keines Mistral, 76 Prozent der KI-nutzenden Firmen setzen ChatGPT ein (09.09.2026, vor dem Start von Large 4). Laut Mistral arbeiten Konzerne wie BMW und Siemens Energy damit.

Aleph Alpha startete groß und geht nach Toronto

Den großen Anspruch hatte zuerst Aleph Alpha, 2019 in Heidelberg gegründet. 2023 sammelte die Firma mehr als 500 Millionen Dollar ein, etwa von der Schwarz-Gruppe, Bosch und SAP, und Minister Robert Habeck sprach laut Heidelberg24 von einer Erfolgsgeschichte. Ein Jahr später gab Aleph Alpha das Rennen um ein eigenes Spitzenmodell auf, und Gründer Jonas Andrulis sagte Fortune sinngemäß, ein europäisches Sprachmodell allein sei kein Geschäftsmodell. Im September 2026 hat Aleph Alpha einen Vertrag mit Cohere aus Toronto unterschrieben, die Behörden müssen noch zustimmen. Nach Insider-Angaben, über die das Handelsblatt berichtet, sollen Coheres Eigentümer danach rund 90 Prozent der gemeinsamen Firma halten.

2023 gründeten drei Forscher von Meta und Google DeepMind Mistral und holten laut Fortune 105 Millionen Euro, im September 2026 bewerteten Geldgeber die Firma mit mehr als 21 Milliarden Euro. Cohere zielt mit Aleph Alpha auf Regierungen und regulierte Branchen. Als eigenständiger europäischer Anbieter großer Sprachmodelle bleibt für mich damit nur Mistral übrig.

Woran hängt Europas Unabhängigkeit?

Ganz unabhängig wäre Europa für mich nur mit einem Modell, das mithält. Das tut Mistral nicht. Das Testlabor Artificial Analysis gibt Mistral Large 4 26 Punkte, Gemini 4 Carbon von Google 59 und Claude Opus 5.5 von Anthropic in der stärksten Einstellung 58 (Stand 31.10.2026). Dazu ist Mistrals Rechenzentrum bei Paris auf 13.800 Chips von Nvidia ausgelegt, und unter den Geldgebern stehen Nvidia und US-Investoren wie Andreessen Horowitz. Mistral-Chef Arthur Mensch forderte am 13. Mai vor der französischen Nationalversammlung, Europa müsse in zwei Jahren eigene KI-Infrastruktur aufbauen. Trending Topics fasste das als Warnung zusammen, Europa drohe sonst zum Vasallen der USA zu werden.

Und das neueste US-Spitzenmodell bekomme ich nicht sofort. Google gibt Gemini 4 Carbon seit dem 28. Oktober zuerst nur ausgewählten Teams für Cyber-Abwehr frei, für Unternehmen nennt Google keinen Termin.

Ein Modell, das ich im eigenen Haus betreibe, ändert an dieser Abhängigkeit etwas. Die Daten verlassen die Firma nicht, und wie bei selbst betriebener Software trifft mich keine Preiserhöhung aus Kalifornien über Nacht. Die Lizenz erlaubt den internen Betrieb, nur wer das Modell Kunden als Dienst anbietet, braucht eine Zusatzlizenz. Artificial Analysis rechnet je Testaufgabe 2,06 Dollar bei Mistral (26 Punkte) und 3,46 Dollar bei Claude Opus 5.5 in der Einstellung „high“, die 52 Punkte holt. Claude kostet je Aufgabe rund 1,7-mal so viel wie Mistral, holt aber doppelt so viele Punkte.

Frankreich kauft ein, Deutschland zögert

Am 18. November 2025 kündigten Deutschland und Frankreich eine Verwaltungs-KI mit Mistral und SAP an und planten den Rahmenvertrag bis Mitte 2026. Laut Dr. Web ist er nicht unterschrieben, und der Bund plant keine Beschaffung bei Mistral (Stand 10.10.2026). Frankreich holt Mistral für 6 Millionen Euro in seine Ministerien, das Verteidigungsministerium hat einen Rahmenvertrag.

Bei JANDA+ROSCHER habe ich Mistral selbst testen lassen. Mistral Large 4 und vier US-Modelle deuteten Formeln aus Arbeitszeugnissen, jede Frage zwanzigmal. Bei neun Formeln mit klarer Note in Fachquellen traf Mistral in 71 Prozent der Antworten, die US-Modelle in 86 bis 91 Prozent. Lag Mistral daneben, meist mit einer zu guten Note. Wofür Mistral sonst reicht, haben wir noch nicht gemessen. Wer Daten nicht aus dem Haus geben darf, sollte das Modell an eigenen Aufgaben prüfen, Zeugnisse würde ich ihm nicht überlassen.

In Regensburg testen wir Modelle an echten Aufgaben, bevor sie in unsere Automatisierungen kommen. Ein Stück unabhängiger wird Europa erst, wenn genug Firmen so abwägen und das europäische Modell dort nehmen, wo es reicht. Probier es an einer internen Aufgabe aus.

Titelbild: mit KI erzeugt (Google Gemini), gestaltet nach unserer Bildsprache. Offenlegung: Recherchiert und geschrieben habe ich diesen Beitrag mit Claude von Anthropic.