Mistral Small 4 (119B-A6B, 2603)

Pourquoi ce modèle nous intéresse

Annoncé le 16 mars 2026 : MoE 119 Md / 6 Md actifs (8 Md avec les embeddings), 128 experts dont 4 actifs, vision, raisonnement, contexte 256k, Apache 2.0, function calling natif et sortie JSON ¹. Même gabarit et même logique que gpt-oss-120b, chez un éditeur français : c'est l'alternative la plus naturelle pour l'argumentaire « souveraineté » d'un cabinet d'avocats.

Le débit attendu est comparable à gpt-oss-120b (6 Md actifs contre 5,1 ; estimation par la formule bande passante / poids actifs), à confirmer.

Caractéristiques

MoE 119B-A6B, vision, raisonnement, 256k, outils. Le lien Hugging Face du frontmatter pointe vers l'organisation Mistral, la fiche exacte n'ayant pas été relevée.

Licence et usage commercial

Apache 2.0 ^{1 2}.

Français

Éditeur français, multilingue ; pas de score extrait.

Performances publiées sur Strix Halo

Non trouvé.

Mémoire et contexte

Environ 65 à 70 Go en Q4 (estimation, non sourcée). Paramètres d'attention non relevés ; KV cache à calculer.

Limites

Aucune mesure indépendante ; support GGUF et format d'appel d'outils sous llama.cpp à vérifier.

À tester

Priorité haute : llama-bench et comparaison qualité française en aveugle contre gpt-oss-120b sur les mêmes dossiers (expérimentation).