Llama vs Mistral

Llama di Meta e Mistral AI

Llama è la famiglia di modelli AI a pesi aperti sviluppata da Meta. Mistral è la serie di modelli creata da Mistral AI, un'azienda con sede in Francia. Entrambe rilasciano modelli scaricabili ed entrambe sono supportate dai principali provider cloud. Mistral combina modelli completamente open source con licenza Apache 2.0 a modelli commerciali disponibili tramite la propria piattaforma, mentre i modelli Llama di Meta utilizzano tutti le licenze community proprietarie di Meta.

Questo confronto prende in esame i modelli disponibili a ottobre 2026. Il nostro sito utilizza esclusivamente Llama; i modelli Mistral non sono disponibili nella nostra chat.

Panoramica: Llama vs Mistral

I prezzi si riferiscono al listino OpenRouter di ottobre 2026.

La gamma attuale di Mistral

Il modello aperto più paragonabile a Llama 4 è Mistral Small 4, rilasciato a marzo 2026. La sua model card descrive un modello mixture-of-experts da 119 miliardi di parametri, con 128 esperti (di cui 4 attivi) e 6,5 miliardi di parametri elaborati per ciascun token. Supporta input di testo e immagini, offre una finestra di contesto di 256K token, supporta decine di lingue e unisce comprensione delle istruzioni, ragionamento e generazione di codice in un unico modello, con una modalità di ragionamento attivabile su richiesta. È distribuito con licenza Apache 2.0.

Sopra di esso, Mistral propone modelli più grandi. Mistral Large 3, uscito a dicembre 2025, è un modello mixture-of-experts da 41 miliardi di parametri attivi su 675 miliardi totali, anch'esso rilasciato con licenza Apache 2.0. Mistral Medium 3.5, di aprile 2026, è un modello dense da 128 miliardi di parametri, mentre Mistral Large 4, di ottobre 2026, è il modello di punta più recente dell'azienda, con supporto per testo e immagini e una finestra di contesto di circa un milione di token. Non abbiamo trovato pesi scaricabili per Medium 3.5 o Large 4; entrambi sono disponibili tramite API.

Il confronto con Llama 4

Llama 4 Scout ha 17 miliardi di parametri attivi su 109 miliardi totali; Maverick ne conta 17 miliardi attivi su 400 miliardi. Entrambi elaborano immagini, supportano ufficialmente 12 lingue e i loro dati di addestramento si fermano ad agosto 2024. Mistral Small 4 ha dimensioni complessive simili a Scout, ma sfrutta meno parametri attivi per token, il che lo rende generalmente più veloce, e include una modalità di ragionamento. Essendo uscito circa un anno dopo, Mistral Small 4 vanta anche dati di addestramento più recenti.

I vantaggi di Llama rispetto a Small 4 risiedono nella capacità complessiva superiore di Maverick, in una finestra di contesto dichiarata enorme nelle schede tecniche di Meta (10 milioni di token per Scout) e in un vastissimo ecosistema di strumenti e versioni fine-tuned. Tieni presente che i provider e la nostra chat applicano limiti di contesto decisamente più contenuti rispetto alle schede tecniche; per saperne di più, visita la nostra pagina su Llama 4 Scout.

Licenze d'uso

Mistral Small 4 e Mistral Large 3 adottano la licenza Apache 2.0, uno standard open source che consente l'uso commerciale e non commerciale con pochissimi vincoli. La licenza community di Llama 4 permette l'uso commerciale, ma include la acceptable use policy, l'obbligo di attribuzione "Built with Llama", regole specifiche sulla denominazione dei modelli fine-tuned, il limite di 700 milioni di utenti attivi mensili e una restrizione per l'Unione Europea sui modelli multimodali. Questo dettaglio è rilevante: i modelli Apache 2.0 di Mistral non prevedono alcuna restrizione geografica. La nostra guida alle licenze illustra tutti i dettagli di Llama.

Come eseguirli in locale

La scheda di Mistral segnala vLLM, llama.cpp, LM Studio, SGLang e Transformers tra gli strumenti compatibili per eseguire Small 4. Llama 4 supporta gli stessi tool, oltre a Ollama, dove il download di Scout richiede 67 GB e quello di Maverick 245 GB. Sia Scout che Small 4 sono pensati per workstation o server piuttosto che per normali portatili. Se cerchi un modello locale più leggero, Llama 3.1 8B è molto più pratico; consulta la guida per eseguire Llama in locale.

Costi

Via API, Llama 4 Scout (con tariffe di $0,10 in input e $0,30 in output per milione di token) costa leggermente meno di Mistral Small 4 ($0,15 e $0,60). Maverick, a $0,1875 e $0,6525, si avvicina molto al costo di Small 4. I modelli più potenti di Mistral hanno tariffe più alte: Large 3 costa $0,50 e $1,50, Medium 3.5 costa $1,50 e $7,50, mentre Large 4 è a $1,36 e $4,18 (listino prezzi OpenRouter, ottobre 2026).

Come scegliere quello più adatto a te

Individua tre o quattro attività concrete di cui hai bisogno: ad esempio riassumere un report, gestire le risposte ai clienti o estrarre dati dalle foto delle fatture. Testale sia su Llama 4 che su Mistral Small 4, preferibilmente provando quest'ultimo sia con la modalità di ragionamento attiva che disattivata. Metti a confronto qualità delle risposte, velocità e costo per singola query. Poi valuta i vincoli di licenza in base alla sede e alle dimensioni della tua azienda. Se vuoi provare Llama subito, la nostra chat gratuita non richiede alcuna registrazione.

Scegli Llama se…

• cerchi un modello open di grandi dimensioni con supporto nativo per le immagini (Maverick), con una capacità totale superiore a Mistral Small 4;
• usi già strumenti, tutorial e modelli ottimizzati nati attorno all'ecosistema Llama;
• vuoi risposte rapide e dirette senza dover gestire una modalità di ragionamento;
• vuoi provarlo gratis online in questo istante.

Chatta con Llama 4 Scout

Scegli Mistral se…

• ti serve una licenza Apache 2.0 senza limitazioni per l'UE;
• cerchi un modello aperto più recente dotato di modalità di ragionamento attivabile su richiesta;
• preferisci affidarti a un provider AI europeo;
• vuoi accedere tramite API a Large 4, il modello proprietario di punta più recente di Mistral.

Vedi anche Llama vs Qwen, Llama vs DeepSeek e la storia di Llama.

Domande frequenti

Mistral è open source?

Alcuni modelli Mistral lo sono: Mistral Small 4 e Mistral Large 3 usano la licenza Apache 2.0. Altri, come Medium 3.5 e Large 4, sono accessibili esclusivamente tramite API.

Mistral è migliore di Llama?

Mistral Small 4 è più recente e integra una modalità di ragionamento. Llama 4 Maverick offre complessivamente più parametri di Small 4, mentre Mistral Large 3 è ancora più grande. La soluzione migliore è provarli sui tuoi casi d'uso concreti.

Posso usare Mistral nella chat di Llama.Online?

No. La nostra chat supporta solo i modelli Llama. I modelli Mistral non sono disponibili qui.

Quale soluzione è migliore per le aziende europee?

I modelli di Mistral con licenza Apache 2.0 non hanno restrizioni geografiche, mentre i modelli multimodali di Llama 4 non concedono diritti di licenza alle aziende con sede nell'UE. Questa è un'informazione generale e non costituisce una consulenza legale.