Llama vs Mistral

Llama da Meta e Mistral AI

O Llama é a família de modelos de IA de pesos abertos da Meta. O Mistral é a linha de modelos da Mistral AI, uma empresa sediada na França. Ambas disponibilizam modelos para download e estão presentes nos principais provedores de nuvem. A Mistral combina modelos totalmente abertos sob a licença Apache 2.0 com modelos comerciais oferecidos em sua plataforma, enquanto todos os modelos Llama da Meta utilizam licenças comunitárias próprias da empresa.

Esta comparação contempla os modelos disponíveis em outubro de 2026. Nosso site opera exclusivamente com Llama; os modelos da Mistral não estão disponíveis em nosso chat.

Visão geral: Llama vs Mistral

Preços de tabela do OpenRouter em outubro de 2026.

Linha atual da Mistral

O modelo aberto mais comparável ao Llama 4 é o Mistral Small 4, lançado em março de 2026. Seu model card descreve uma arquitetura de mistura de especialistas com 119 bilhões de parâmetros, 128 especialistas (4 ativos simultaneamente) e 6,5 bilhões de parâmetros operando em cada token. Ele aceita texto e imagens, conta com uma janela de contexto de 256K, suporta dezenas de idiomas e reúne interpretação de instruções, raciocínio lógico e programação no mesmo modelo — incluindo um modo de raciocínio que você pode ativar conforme a necessidade em cada requisição. Ele é distribuído sob a licença Apache 2.0.

Acima dele, a Mistral oferece versões maiores. O Mistral Large 3, de dezembro de 2025, é um modelo MoE com 41 bilhões de parâmetros ativos e 675 bilhões no total, também sob Apache 2.0. O Mistral Medium 3.5, de abril de 2026, é um modelo denso de 128 bilhões de parâmetros, enquanto o Mistral Large 4, de outubro de 2026, é o carro-chefe mais recente da empresa, aceitando texto e imagem com uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens. Não encontramos pesos para download do Medium 3.5 nem do Large 4; ambos estão disponíveis apenas via API.

Como o Llama 4 se compara

O Llama 4 Scout possui 17 bilhões de parâmetros ativos de um total de 109 bilhões; o Maverick conta com 17 bilhões ativos de 400 bilhões. Ambos processam imagens, oferecem suporte oficial a 12 idiomas e têm dados de treinamento encerrados em agosto de 2024. O Mistral Small 4 tem tamanho total semelhante ao do Scout, mas usa menos parâmetros ativos por token — o que costuma torná-lo bastante rápido — e traz o modo de raciocínio integrado. Por ter sido lançado cerca de um ano depois, o Mistral Small 4 também conta com uma base de conhecimento mais atualizada.

As vantagens do Llama em relação ao Small 4 incluem a capacidade bruta superior do Maverick, o contexto nominal gigantesco informado pela Meta (10 milhões de tokens no Scout) e um ecossistema muito amplo de ferramentas e versões ajustadas (fine-tunes). Vale destacar que os provedores de nuvem e o nosso chat utilizam limites operacionais bem menores do que o máximo dos model cards; confira nossa página do Llama 4 Scout.

Licenciamento

O Mistral Small 4 e o Mistral Large 3 adotam a Apache 2.0, uma licença de código aberto consolidada que autoriza o uso comercial e não comercial com poucas exigências. A licença comunitária do Llama 4 também permite o uso comercial, mas impõe políticas de uso aceitável, a atribuição "Built with Llama", regras de nomenclatura para modelos derivados, o limite de 700 milhões de usuários ativos mensais e restrições para modelos multimodais na União Europeia. Esse último ponto é crucial: os modelos Apache 2.0 da Mistral não contam com nenhuma restrição geográfica desse tipo. Nosso guia de licenças detalha os termos do Llama.

Como rodar localmente

A documentação da Mistral recomenda ferramentas como vLLM, llama.cpp, LM Studio, SGLang e Transformers para executar o Small 4. O Llama 4 roda no mesmo ecossistema, incluindo o Ollama, onde o download do Scout exige 67 GB e o do Maverick, 245 GB. Tanto o Scout quanto o Small 4 são modelos voltados para servidores ou workstations de ponta, não para notebooks comuns. Se você busca um modelo leve para rodar no computador, o Llama 3.1 8B é bem mais viável; veja nosso guia sobre como rodar Llama localmente.

Custos

Via API, o Llama 4 Scout (US$ 0,10 para entrada e US$ 0,30 para saída por milhão de tokens) sai um pouco mais em conta do que o Mistral Small 4 (US$ 0,15 e US$ 0,60). O Maverick, a US$ 0,1875 e US$ 0,6525, tem valor próximo ao Small 4. Os modelos topo de linha da Mistral custam mais: o Large 3 sai a US$ 0,50 e US$ 1,50; o Medium 3.5, a US$ 1,50 e US$ 7,50; e o Large 4 fica em US$ 1,36 e US$ 4,18 (valores de tabela no OpenRouter, out/2026).

Como escolher na prática

Defina três ou quatro casos de uso reais da sua rotina, como resumir relatórios, automatizar o suporte ao cliente ou extrair dados de notas fiscais via foto. Teste cada um no Llama 4 e no Mistral Small 4 — se possível, avaliando o Mistral com o modo de raciocínio ativado e desativado. Compare a qualidade das respostas, a velocidade e o custo por retorno. Por fim, avalie os termos de licença de acordo com o porte e o local da sua empresa. Para ter uma ideia prática imediata do Llama, nosso chat gratuito não exige cadastro.

Escolha o Llama se você…

• quer um modelo aberto de grande capacidade com visão nativa, como o Maverick, superior ao Mistral Small 4;
• utiliza ferramentas, tutoriais e ecossistemas criados com foco em Llama;
• prefere respostas diretas e rápidas, sem precisar configurar modos de raciocínio adicionais;
• quer testar o modelo online agora mesmo, de forma gratuita.

Converse com o Llama 4 Scout

Escolha o Mistral se você…

• busca uma licença Apache 2.0 sem restrições territoriais na União Europeia;
• precisa de um modelo aberto mais recente com modo de raciocínio selecionável;
• dá preferência a um fornecedor de IA sediado na Europa;
• quer usar o Large 4, o modelo fechado mais avançado da Mistral, diretamente via API.

Veja também: Llama vs Qwen, Llama vs DeepSeek e a evolução dos modelos Llama.

Perguntas frequentes

O Mistral é código aberto (open source)?

Alguns modelos sim: o Mistral Small 4 e o Mistral Large 3 são distribuídos sob a licença Apache 2.0. Já outros, como o Medium 3.5 e o Large 4, são disponibilizados exclusivamente via API proprietária.

O Mistral é melhor que o Llama?

O Mistral Small 4 é mais recente e oferece um modo de raciocínio dedicado. O Llama 4 Maverick conta com uma capacidade global maior que o Small 4, enquanto o Mistral Large 3 é ainda mais robusto. O ideal é testar ambos nos seus cenários específicos de uso.

Posso testar o Mistral no chat do Llama.Online?

Não. Nosso chat funciona exclusivamente com modelos Llama AI. Os modelos da Mistral não estão disponíveis em nossa plataforma.

Qual é a melhor opção para empresas sediadas na Europa?

Os modelos Apache 2.0 da Mistral não possuem travas geográficas, enquanto os modelos multimodais do Llama 4 não concedem licença de uso comercial para empresas baseadas na União Europeia. Este texto tem caráter meramente informativo e não substitui uma consultoria jurídica.