Llama vs Mistral

Llama de Meta et Mistral AI

Llama est la famille de modèles d'IA open-weight de Meta. Mistral est celle développée par Mistral AI, une entreprise basée en France. Toutes deux publient des modèles téléchargeables et sont proposées par les fournisseurs de cloud. Mistral combine des modèles totalement open source sous licence Apache 2.0 et des modèles commerciaux accessibles via sa plateforme, tandis que les modèles Llama de Meta sont tous régis par les licences communautaires propres à Meta.

Ce comparatif porte sur les modèles disponibles en octobre 2026. Notre site utilise exclusivement Llama ; les modèles Mistral ne sont pas disponibles dans notre chat.

Llama vs Mistral en un coup d'œil

Tarifs indicatifs OpenRouter, oct. 2026.

La gamme actuelle de Mistral

Le modèle ouvert le plus comparable à Llama 4 est Mistral Small 4, lancé en mars 2026. Sa fiche modèle décrit une architecture à mélange d'experts comptant 119 milliards de paramètres, avec 128 experts dont 4 actifs, mobilisant 6,5 milliards de paramètres par token. Il traite le texte et les images, dispose d'une fenêtre de contexte de 256K, prend en charge des dizaines de langues et réunit suivi d'instructions, raisonnement et programmation dans un même modèle, avec un mode de raisonnement activable à la demande. Il est distribué sous licence Apache 2.0.

Au-delà, Mistral propose des modèles plus imposants. Mistral Large 3, sorti en décembre 2025, est un modèle à mélange d'experts doté de 41 milliards de paramètres actifs sur un total de 675 milliards, également sous Apache 2.0. Mistral Medium 3.5, lancé en avril 2026, est un modèle dense de 128 milliards de paramètres, et Mistral Large 4, d'octobre 2026, constitue le tout nouveau fleuron de l'entreprise avec prise en charge du texte et de l'image ainsi qu'une fenêtre de contexte d'environ un million de tokens. Les poids de Medium 3.5 et Large 4 ne sont pas disponibles en téléchargement public ; ils sont accessibles via API.

Ce que propose Llama 4 en comparaison

Llama 4 Scout mobilise 17 milliards de paramètres actifs sur 109 milliards ; Maverick compte 17 milliards d'actifs sur 400 milliards. Tous deux analysent les images, gèrent officiellement 12 langues et leurs données d'entraînement s'arrêtent en août 2024. Mistral Small 4 présente une taille globale proche de Scout, mais utilise moins de paramètres actifs par token, ce qui le rend généralement très rapide, tout en intégrant un mode raisonnement. Plus récent d'environ un an, Mistral Small 4 bénéficie aussi de données d'apprentissage plus fraîches.

Les atouts de Llama face à Small 4 résident dans la capacité totale supérieure de Maverick, un contexte annoncé comme extrêmement étendu dans les fiches techniques de Meta (10 millions de tokens pour Scout) et un écosystème très vaste d'outils et de versions spécialisées. Sachez toutefois que les fournisseurs cloud et notre chat appliquent des limites nettement plus courtes ; consultez notre page Llama 4 Scout.

Licences

Mistral Small 4 et Mistral Large 3 sont régis par la licence Apache 2.0, un standard de l'open source autorisant les usages commerciaux et non commerciaux avec très peu de contraintes. La licence communautaire de Llama 4 autorise également l'utilisation commerciale, mais impose sa politique d'utilisation acceptable, la mention d'attribution "Built with Llama", une règle de nommage pour les modèles dérivés, le seuil de 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels ainsi qu'une restriction pour l'UE sur les modèles multimodaux. Ce dernier point est notable ici : les modèles Apache 2.0 de Mistral ne comportent aucune restriction géographique de ce type. Notre guide sur les licences détaille l'ensemble des conditions de Llama.

Exécution en local

La documentation de Mistral mentionne vLLM, llama.cpp, LM Studio, SGLang et Transformers pour faire tourner Small 4. Llama 4 fonctionne avec les mêmes outils, dont Ollama, où Scout nécessite un téléchargement de 67 Go et Maverick de 245 Go. Scout comme Small 4 s'adressent à des stations de travail ou des serveurs plutôt qu'à des ordinateurs portables. Pour un modèle local léger, Llama 3.1 8B est bien plus accessible ; consultez notre guide pour exécuter Llama en local.

Coûts

Via les API, Llama 4 Scout, à 0,10 $ en entrée et 0,30 $ en sortie par million de tokens, s'avère un peu plus abordable que Mistral Small 4 (0,15 $ et 0,60 $). Maverick, à 0,1875 $ et 0,6525 $, se situe dans un ordre de grandeur similaire à Small 4. Les modèles plus imposants de Mistral affichent des tarifs plus élevés : Large 3 est à 0,50 $ et 1,50 $, Medium 3.5 à 1,50 $ et 7,50 $, et Large 4 à 1,36 $ et 4,18 $ (tarifs OpenRouter, oct. 2026).

Comment choisir concrètement

Listez trois ou quatre tâches indispensables à votre activité, comme résumer un rapport, répondre à des clients ou extraire les données de factures photographiées. Testez-les avec Llama 4 et Mistral Small 4, idéalement avec et sans le mode raisonnement activé pour Mistral. Comparez la pertinence des réponses, la rapidité et le coût unitaire. Vérifiez ensuite la licence au regard de votre localisation et de la taille de votre entreprise. Pour vous faire un premier avis sur Llama sans attendre, notre chat gratuit est accessible sans inscription.

Choisissez Llama si…

• vous recherchez un grand modèle ouvert comprenant nativement les images, Maverick, avec une capacité totale supérieure à celle de Mistral Small 4 ;
• vous vous appuyez sur les outils, tutoriels et modèles affinés conçus pour Llama ;
• vous privilégiez des réponses directes et rapides sans avoir à configurer de mode de raisonnement ;
• vous souhaitez tester l'expérience gratuitement en ligne dès maintenant.

Discuter avec Llama 4 Scout

Choisissez Mistral si…

• vous exigez une licence Apache 2.0 sans aucune restriction pour l'UE ;
• vous avez besoin d'un modèle ouvert plus récent doté d'un mode raisonnement à la demande ;
• vous préférez vous tourner vers un acteur européen de l'IA ;
• vous voulez exploiter via API le tout dernier modèle phare de Mistral, Large 4.

Découvrez aussi Llama vs Qwen, Llama vs DeepSeek et l'histoire de Llama.

FAQ

Mistral est-il open source ?

Certains modèles Mistral le sont : Mistral Small 4 et Mistral Large 3 utilisent la licence Apache 2.0. D'autres, comme Medium 3.5 et Large 4, sont proposés exclusivement via API.

Mistral est-il plus performant que Llama ?

Mistral Small 4 est plus récent et intègre un mode raisonnement. Llama 4 Maverick offre une capacité totale plus vaste que Small 4, tandis que Mistral Large 3 est encore plus imposant. Évaluez-les sur vos cas d'usage réels.

Peut-on utiliser Mistral sur Llama.Online ?

Non. Notre chat fonctionne exclusivement avec les modèles Llama AI. Les modèles Mistral n'y sont pas disponibles.

Quel modèle privilégier pour une entreprise européenne ?

Les modèles sous licence Apache 2.0 de Mistral ne comportent aucune restriction territoriale, tandis que les modèles multimodaux de Llama 4 n'accordent pas de droits d'exploitation aux entités basées dans l'UE. Cette information générale ne constitue pas un avis juridique.