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Mistral AI Llama

Welche Modellversion passt zu deiner Lizenz, Aufgabe und Hardware?

Wenn Apache 2.0 vorgegeben ist, prüfe Mistral Large 3 oder Small 4. Mistral Large 4 und Llama 4 haben jeweils eigene Lizenzen. Für lange Dokumente und Self-Hosting vergleiche die konkrete Modellversion mit realen Eingaben auf deiner Zielhardware.

8 KriterienFortgeschritten4 Min Lesezeit

Unterschiede ansehenDirekt zur Empfehlung

Die beiden Seiten

01Kriterien

Wo sich die beiden unterscheiden

8 Kriterien im direkten Vergleich. Auf schmalen Bildschirmen wird die Tabelle zu Karten.
KriteriumMistral AILlama
AnbieterMistral AI (Paris, Europa)Meta (USA)
Modell-LineupLarge 4, Large 3, Small 4 und kompakte Ministral-3-VariantenLlama 4 Scout und Maverick, beide MoE (Scout 17B aktive Parameter)
Kontextfenster1 Mio. Tokens bei Large 4Bis zu 10 Mio. Tokens bei Scout, von Meta über 512 GPUs evaluiert
MultimodalitätLarge 4 verarbeitet Text und Bilder und gibt Text ausLlama 4 nimmt Text und bis zu fünf Bilder entgegen, antwortet aber nur mit Text
Lizenz / OffenheitLarge 3 und Small 4 unter Apache 2.0. Large 4 unter der Mistral Ecosystem Open-Weight LicenseLlama 4 Community License mit Nutzungs- und Weitergabebedingungen
ÖkosystemAPI-Zugang sowie Modellgewichte und Integrationen je nach VarianteModellgewichte und Integrationen je nach Variante, etwa für llama.cpp oder vLLM
Datenschutz / RegionBei gehosteter Nutzung Datenregion, Vertrag und Datenflüsse prüfenBei eigenem Betrieb auch Logs, Backups und Zugriffe prüfen
StärkenAuswahl zwischen Apache-2.0-Varianten und multimodalem Large 4Text- und Bildverarbeitung mit Scout und Maverick, langes Kontextfenster bei Scout

  • Anbieter

    Mistral AI

    Mistral AI (Paris, Europa)

    Llama

    Meta (USA)

  • Modell-Lineup

    Mistral AI

    Large 4, Large 3, Small 4 und kompakte Ministral-3-Varianten

    Llama

    Llama 4 Scout und Maverick, beide MoE (Scout 17B aktive Parameter)

  • Kontextfenster

    Mistral AI

    1 Mio. Tokens bei Large 4

    Llama

    Bis zu 10 Mio. Tokens bei Scout, von Meta über 512 GPUs evaluiert

  • Multimodalität

    Mistral AI

    Large 4 verarbeitet Text und Bilder und gibt Text aus

    Llama

    Llama 4 nimmt Text und bis zu fünf Bilder entgegen, antwortet aber nur mit Text

  • Lizenz / Offenheit

    Mistral AI

    Large 3 und Small 4 unter Apache 2.0. Large 4 unter der Mistral Ecosystem Open-Weight License

    Llama

    Llama 4 Community License mit Nutzungs- und Weitergabebedingungen

  • Ökosystem

    Mistral AI

    API-Zugang sowie Modellgewichte und Integrationen je nach Variante

    Llama

    Modellgewichte und Integrationen je nach Variante, etwa für llama.cpp oder vLLM

  • Datenschutz / Region

    Mistral AI

    Bei gehosteter Nutzung Datenregion, Vertrag und Datenflüsse prüfen

    Llama

    Bei eigenem Betrieb auch Logs, Backups und Zugriffe prüfen

  • Stärken

    Mistral AI

    Auswahl zwischen Apache-2.0-Varianten und multimodalem Large 4

    Llama

    Text- und Bildverarbeitung mit Scout und Maverick, langes Kontextfenster bei Scout

02Gemeinsamkeiten

Wo beide dasselbe leisten

  • Beide Anbieter veröffentlichen für ausgewählte Modelle Gewichte zum eigenen Betrieb.
  • Large 4 sowie Scout und Maverick nutzen Mixture-of-Experts: Je Token rechnen ausgewählte Experten.
  • Prüfe vor dem Betrieb Speicherbedarf, unterstützte Quantisierung und Laufzeit für die konkrete Modellversion.

Wann Mistral?

Wenn deine Organisation Apache 2.0 voraussetzt, teste Large 3 oder Small 4. Wenn du für Bildanalyse oder mehrstufige Aufgaben Large 4 evaluierst, prüfe dessen eigene Lizenz. Sie sieht unter bestimmten Bedingungen eine separate kommerzielle Lizenz für Unternehmen vor, die Model-as-a-Service betreiben. Der Lizenztext regelt Ausnahmen unter anderem für interne Nutzung und den Zugang über offizielle Mistral-Produkte.

Wann Llama?

Llama 4 Scout und Maverick kommen infrage, wenn deine Laufzeit diese Modelle unterstützt und du Text und Bilder verarbeiten willst. Meta knüpft die Weitergabe und Nutzung an die Llama 4 Community License und die Acceptable Use Policy. Die Sonderregel für mehr als 700 Millionen monatlich aktive Nutzer bezieht sich auf den in der Lizenz definierten Zeitraum rund um die Veröffentlichung.

Kontext und Hardware getrennt bewerten

Mistral nennt für Large 4 ein Kontextfenster von einer Million Tokens. Meta nennt für Scout bis zu zehn Millionen Tokens und hat diese Kontextlänge über 512 GPUs evaluiert. Die dokumentierte Ausführung von Scout auf einer einzelnen H100 mit INT4-Quantisierung ist ein eigener Testaufbau.

Wenn du lange Dokumente verarbeitest, teste typische Eingabelängen einschließlich der vorgesehenen Antwortlänge. Miss, ob das Modell relevante Informationen am Anfang, in der Mitte und am Ende zuverlässig findet. Erfasse dabei Speicherbedarf, Latenz und Kosten. Für kürzere Aufgaben können kleinere Varianten besser zum vorhandenen System passen.

Self-Hosting oder API?

Beim eigenen Betrieb prüfst du Modellformat, Quantisierung, Ressourcenbedarf und Updates. Bei einer gehosteten API prüfst du Datenregion, Aufbewahrung und Vertragsbedingungen des konkreten Angebots. In beiden Fällen gehört der tatsächliche Datenweg zur Entscheidung, einschließlich Protokollen, Backups und angebundenen Diensten.

03Entscheidungshilfe

Was passt zu welchem Vorhaben?

Keine Gesamtnote – die Empfehlung hängt am Anwendungsfall.

  • Apache 2.0 ist vorgegeben

    Mistral AI

    Large 3 und Small 4 erfüllen diese Lizenzvorgabe. Prüfe anschließend, welche Variante deine Qualitäts- und Hardwareanforderungen erfüllt.

  • Bestehender Llama-Stack mit getesteter Laufzeit

    Llama

    Scout oder Maverick sind naheliegende Kandidaten, wenn Laufzeit, Modellformat und Werkzeuge sie bereits unterstützen.

  • Sehr lange Dokumente im eigenen Betrieb

    Kommt darauf an

    Miss die nutzbare Kontextlänge, Antwortqualität und Latenz unter realistischer Last auf deiner Zielhardware.

04Begriffe

Die Begriffe hinter dem Vergleich

Alle Begriffe

Künstliche Intelligenz04.11.

Mistral AI

Ein französischer Entwickler von Open-Weight- und kommerziellen KI-Modellen.

2 MinFortgeschritten

Künstliche Intelligenz04.11.

Llama

auch: Llama (Large Language Model Meta AI)

Metas Open-Weight-Sprachmodelle für Forschung und eigene Anwendungen.

2 MinFortgeschritten

05FAQ

Häufige Fragen

Sind Mistral und Llama wirklich Open Source?

Die genannten Modelle sind Open Weight. Large 3 und Small 4 stehen unter Apache 2.0. Large 4 nutzt eine eigene Lizenz mit Bedingungen für Unternehmen, die Model-as-a-Service anbieten. Für Llama 4 gelten Metas Community License und Acceptable Use Policy. Prüfe die Lizenz der konkreten Gewichte für deinen Einsatz.

Welche Familie eignet sich besser für europäische Unternehmen?

Vergleiche die konkreten Betriebsangebote. Relevant sind Datenregion und Datenflüsse, Zugriffsrechte, Protokollierung, Verträge und der Einsatzzweck. Auch beim Self-Hosting solltest du prüfen, welche Daten über externe Dienste, Telemetrie oder Backups abfließen können.

Welches Modell hat den längeren Kontext?

Meta nennt bis zu 10 Millionen Tokens für Llama 4 Scout, Mistral eine Million für Large 4. Meta evaluierte das Kontextlimit über 512 GPUs. Die separat dokumentierte Inferenz auf einer einzelnen H100 nutzt INT4-Quantisierung und belegt dieses Kontextlimit für eine einzelne GPU nicht.

Was ist mit Coding – Mistral oder Llama?

Mistral bietet Codestral für Code-Vervollständigung und Large 4 auch für mehrstufige Coding-Aufgaben. Für einen Vergleich mit Llama teste repräsentative Änderungen in deinem Repository und miss, ob die Tests bestehen und wie viel Nacharbeit nötig ist.

06Redaktion

Stand und Methodik

Redaktion und Aktualität

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Quellen (7)

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