Llama vs Mistral

Metas Llama och Mistral AI

Llama är Metas familj av AI-modeller med öppna vikter. Mistral är modellfamiljen från Mistral AI, ett företag baserat i Frankrike. Båda publicerar nedladdningsbara modeller, och båda erbjuds via molnleverantörer. Mistral blandar helt öppna modeller under Apache 2.0-licensen med kommersiella modeller via sin plattform, medan Metas Llama-modeller alla släpps under Metas egna community-licenser.

Den här jämförelsen omfattar de modeller som finns tillgängliga i oktober 2026. Vår webbplats kör enbart Llama; Mistral-modeller finns inte i vår chatt.

Llama vs Mistral i korthet

Priserna är listpriser från OpenRouter, okt 2026.

Mistrals aktuella utbud

Den öppna modell som bäst kan jämföras med Llama 4 är Mistral Small 4, som släpptes i mars 2026. Dess modellkort beskriver en mixture-of-experts-modell med 119 miljarder parametrar, 128 experter med 4 aktiva och 6,5 miljarder parametrar som arbetar på varje token. Den hanterar text och bilder, har ett kontextfönster på 256K, stöder dussintals språk och kombinerar instruktionsföljning, resonemang och kodning i en enda modell – med ett resonemangsläge du kan aktivera per anrop. Den är släppt under Apache 2.0.

Utöver denna erbjuder Mistral större modeller. Mistral Large 3 från december 2025 är en mixture-of-experts-modell med 41 miljarder aktiva och 675 miljarder totala parametrar, även den under Apache 2.0. Mistral Medium 3.5 från april 2026 är en tät (dense) modell med 128 miljarder parametrar, och Mistral Large 4 från oktober 2026 är företagets nyaste flaggskepp med text- och bildstöd samt ett kontextfönster på cirka en miljon tokens. Vi hittade inga nedladdningsbara vikter för Medium 3.5 eller Large 4; de är tillgängliga via API:er.

Hur Llama 4 står sig

Llama 4 Scout har 17 miljarder aktiva parametrar av totalt 109 miljarder; Maverick har 17 miljarder aktiva av totalt 400 miljarder. Båda förstår bilder, båda stöder officiellt 12 språk och deras träningsdata slutar i augusti 2024. Mistral Small 4 har liknande totalstorlek som Scout men använder färre aktiva parametrar per token, vilket brukar göra den snabb, och den har dessutom ett resonemangsläge. Eftersom Mistral Small 4 är ungefär ett år nyare har den också färskare träningsdata.

Llamas fördelar gentemot Small 4 är Mavericks större totalkapacitet, extremt lång kontext i Metas modellkort (10 miljoner tokens för Scout) och ett enormt ekosystem av verktyg och finjusterade versioner. Tänk på att API-leverantörer och vår chatt har betydligt lägre gränser än modellkorten; läs mer på vår sida om Llama 4 Scout.

Licenser

Mistral Small 4 och Mistral Large 3 använder Apache 2.0, en öppen standardlicens som tillåter kommersiell och icke-kommersiell användning med få villkor. Llama 4:s community-licens tillåter också kommersiell användning, men ställer krav på en policy för godtagbar användning, "Built with Llama"-attribuering, namngivningsregler för finjusterade modeller, en gräns vid 700 miljoner aktiva användare i månaden samt EU-begränsningar för multimodala modeller. Den sista punkten är viktig här: Mistrals Apache 2.0-modeller har inga sådana regionala restriktioner. Vår licensguide förklarar Llamas villkor närmare.

Kör modellerna själv

Mistrals modellkort listar vLLM, llama.cpp, LM Studio, SGLang och Transformers som verktyg för att köra Small 4. Llama 4 fungerar i samma typer av verktyg, inklusive Ollama, där Scout är en nedladdning på 67 GB och Maverick på 245 GB. Både Scout och Small 4 kräver kraftfulla arbetsstationer eller servrar snarare än vanliga bärbara datorer. För en smidig lokal modell är Llama 3.1 8B ett betydligt enklare val; se hur du kör Llama lokalt.

Pris

Via API är Llama 4 Scout (0,10 dollar input och 0,30 dollar output per miljon tokens) något billigare än Mistral Small 4 (0,15 dollar och 0,60 dollar). Maverick (0,1875 dollar och 0,6525 dollar) ligger nära Small 4. Mistrals större modeller kostar mer: Large 3 ligger på 0,50 dollar och 1,50 dollar, Medium 3.5 på 1,50 dollar och 7,50 dollar, och Large 4 på 1,36 dollar och 4,18 dollar (OpenRouters listpriser, okt 2026).

Hur du väljer i praktiken

Välj ut tre eller fyra uppgifter du faktiskt behöver lösa, som att sammanfatta en rapport, svara på kundfrågor eller läsa av fakturor från foton. Testa alla med Llama 4 och Mistral Small 4 – gärna med resonemangsläget både av och på för Mistral. Jämför svaren, hastigheten och kostnaden per svar. Kontrollera sedan licensvillkoren utifrån ditt företags geografiska plats och storlek. Vill du bilda dig en snabb uppfattning om Llama kan du testa vår kostnadsfria chatt helt utan konto.

Välj Llama om du…

• vill ha en stor öppen modell med inbyggt bildstöd (Maverick) och högre totalkapacitet än Mistral Small 4;
• använder verktyg, guider och finjusteringar som bygger på Llama;
• vill ha snabba, direkta svar utan att behöva konfigurera ett resonemangsläge;
• vill testa direkt online utan kostnad.

Chatta med Llama 4 Scout

Välj Mistral om du…

• vill ha en Apache 2.0-licens utan restriktioner inom EU;
• behöver en nyare öppen modell med valbart resonemangsläge;
• föredrar en europeisk AI-leverantör;
• vill använda Mistrals nyaste flaggskeppsmodell, Large 4, via API.

Se även Llama vs Qwen, Llama vs DeepSeek och Llamas historia.

Vanliga frågor

Är Mistral öppen källkod?

Vissa Mistral-modeller är det: Mistral Small 4 och Mistral Large 3 använder Apache 2.0. Andra, som Medium 3.5 och Large 4, erbjuds enbart via API:er.

Är Mistral bättre än Llama?

Mistral Small 4 är nyare och har ett resonemangsläge. Llama 4 Maverick är totalt sett större än Small 4, medan Mistral Large 3 är ännu större. Testa modellerna på just dina specifika arbetsuppgifter.

Kan jag använda Mistral i chatten på Llama.Online?

Nej. Vår chatt kör enbart Llama AI-modeller. Mistral finns inte tillgängligt här.

Vilken passar bäst för europeiska företag?

Mistrals Apache 2.0-modeller har inga regionala restriktioner, medan Llama 4:s multimodala modeller inte licensieras ut till EU-baserade företag. Detta är generell information och ska inte ses som juridisk rådgivning.