Mistral Large 2 : 123B Paramètres, Function Calling et Prix Imbattable

Mistral AI a dévoilé le 25 octobre 2025 Mistral Large 2, son nouveau modèle phare de 123 milliards de paramètres avec function calling natif, 128K tokens de contexte et des performances égalant GPT-4 sur la plupart des benchmarks. Le prix : 3€ par million de tokens (vs 10€ pour GPT-4), soit 70% moins cher.

Architecture : 123B Paramètres

Spécifications Techniques

Mistral Large 2 :

• Paramètres : 123 milliards
• Context window : 128000 tokens
• Training data cutoff : Septembre 2025
• Langues : 100+ (dont français natif)
• Modalities : Texte uniquement

Comparaison concurrents :

Mistral = meilleur rapport performance/prix

Benchmarks

Performance vs concurrents :

Mistral Large 2 = top 2 sur tous les benchmarks, souvent 1er

Function Calling Natif

API Simplifiée

Avant Mistral Large 2 :

Les function calls nécessitaient prompting manuel ou JSON schema complexe.

Maintenant :

from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage

client = MistralClient(api_key="your_api_key")

# Définir les tools disponibles
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get current weather for a location",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "City name, e.g. Paris"
                    },
                    "unit": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

# Appel avec tool support
messages = [
    ChatMessage(role="user", content="Quel temps fait-il à Paris ?")
]

response = client.chat(
    model="mistral-large-2",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# Mistral détecte automatiquement besoin de tool
print(response.choices[0].message.tool_calls)
# [
#   {
#     "id": "call_abc123",
#     "function": {
#       "name": "get_weather",
#       "arguments": '{"location": "Paris", "unit": "celsius"}'
#     }
#   }
# ]

# Exécuter la fonction
import requests
weather_data = requests.get(
    f"https://api.weather.com/v1/current?location=Paris"
).json()

# Renvoyer résultat à Mistral
messages.append(
    ChatMessage(
        role="tool",
        content=str(weather_data),
        tool_call_id="call_abc123"
    )
)

final_response = client.chat(
    model="mistral-large-2",
    messages=messages
)

print(final_response.choices[0].message.content)
# "Il fait actuellement 18°C à Paris avec un ciel dégagé."

Multi-Tool Orchestration

Cas complexe : booking assistant

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_flights",
            "description": "Search available flights",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "from": {"type": "string"},
                    "to": {"type": "string"},
                    "date": {"type": "string", "format": "date"}
                }
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "book_flight",
            "description": "Book a specific flight",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "flight_id": {"type": "string"},
                    "passenger_name": {"type": "string"}
                }
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "send_confirmation_email",
            "description": "Send booking confirmation",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "email": {"type": "string"},
                    "booking_ref": {"type": "string"}
                }
            }
        }
    }
]

# User request
user_input = "Je veux aller de Paris à New York le 15 novembre, puis m'envoyer la confirmation à john@email.com"

# Mistral Large 2 orchestre automatiquement :
# 1. search_flights(from="Paris", to="New York", date="2025-11-15")
# 2. book_flight(flight_id="AF123", passenger_name="John")
# 3. send_confirmation_email(email="john@email.com", booking_ref="XYZ789")

# Total : 3 tool calls automatiques sans prompting manuel

Précision function calling : 97,2% (vs 94,1% GPT-4)

Multilingue : Français Natif

Performance Langues

Mistral est entraîné en France, français = langue native :

Mistral Large 2 = meilleur LLM pour français

Exemple concret :

prompt = """
Écris un email professionnel pour reporter une réunion,
en utilisant un ton courtois et formel approprié au contexte français.
"""

# GPT-4 (souvent trop formel ou calque l'anglais)
response_gpt4 = """
Cher Monsieur/Madame,

Je vous écris afin de vous informer que...
"""

# Mistral Large 2 (naturel, français authentique)
response_mistral = """
Bonjour,

Je me permets de vous contacter pour vous proposer de décaler
notre réunion prévue mardi prochain. Un imprévu professionnel
m'oblige à revoir mon planning.

Seriez-vous disponible mercredi ou jeudi de la semaine prochaine ?

Merci de votre compréhension.

Cordialement,
"""

Mistral comprend les subtilités culturelles françaises

Context Window : 128K Tokens

Cas d'Usage Longs Documents

Analyse de rapports financiers complets :

# Charger rapport annuel (80 pages PDF)
with open('rapport_annuel_2024.txt', 'r') as f:
    rapport = f.read()  # ~100K tokens

prompt = f"""
Analyse ce rapport financier et répond aux questions :

{rapport}

Questions :
1. Quel est le chiffre d'affaires total ?
2. Quelles sont les 3 principales dépenses ?
3. La croissance est-elle positive ?
4. Y a-t-il des risques mentionnés ?
"""

response = client.chat(
    model="mistral-large-2",
    messages=[ChatMessage(role="user", content=prompt)]
)

# Mistral analyse les 100K tokens et répond précisément
print(response.choices[0].message.content)
# Réponse structurée avec citations exactes du rapport

Performance vs GPT-4 (context utilization) :

Mistral Large 2 = meilleur recall sur longs contextes

JSON Mode et Structured Outputs

Génération JSON Garantie

from pydantic import BaseModel

class ProductInfo(BaseModel):
    name: str
    price: float
    category: str
    in_stock: bool
    features: list[str]

response = client.chat(
    model="mistral-large-2",
    messages=[
        ChatMessage(
            role="user",
            content="Extract product info: 'iPhone 15 Pro Max 256GB, 1299€, smartphones category, available now. Features: A17 chip, titanium, 5x zoom camera'"
        )
    ],
    response_format={"type": "json_object", "schema": ProductInfo.schema()}
)

result = ProductInfo.parse_raw(response.choices[0].message.content)
print(result)
# ProductInfo(
#   name="iPhone 15 Pro Max 256GB",
#   price=1299.0,
#   category="smartphones",
#   in_stock=True,
#   features=["A17 chip", "titanium", "5x zoom camera"]
# )

Validation automatique : Mistral garantit JSON valide conformé au schema.

Code Generation

Performance Coding

Benchmarks code :

Mistral Large 2 = 2e meilleur après Claude pour code

Exemple : API REST complète

prompt = """
Génère une API REST FastAPI complète pour gérer des todos :
- CRUD endpoints
- PostgreSQL avec SQLAlchemy
- Authentification JWT
- Tests pytest
"""

response = client.chat(
    model="mistral-large-2",
    messages=[ChatMessage(role="user", content=prompt)]
)

# Génère ~300 lignes de code production-ready :
# - main.py avec routes
# - models.py avec SQLAlchemy
# - auth.py avec JWT
# - test_api.py avec fixtures pytest
# - requirements.txt
# - README.md

Qualité code : 8,5/10 (review humaine)

Pricing Détaillé

Comparaison Coûts Réels

Scénario : 1M tokens input + 200K tokens output par mois

Mistral = le moins cher tout en étant top performance

Volume Discounts

Mistral propose réductions volume :

• 10M+ tokens/mois : -15%
• 100M+ tokens/mois : -25%
• 1B+ tokens/mois : -35% (contact sales)

Exemple startup (50M tokens/mois) :

• Prix standard : 240€
• Avec discount 25% : 180€
• Équivalent GPT-4 : 800€
• Économie : 620€/mois = 7440€/an

Self-Hosted : Mistral Large 2 Open

Version Open-Weights

Annonce surprise : Mistral Large 2 disponible en open-weights (poids téléchargeables) :

# Download model (87 GB)
huggingface-cli download mistralai/Mistral-Large-2-Instruct-123B

# Run with vLLM
pip install vllm

vllm serve mistralai/Mistral-Large-2-Instruct-123B \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --dtype bfloat16

Hardware requis :

• 8x NVIDIA A100 80GB (minimum)
• Alternative : 8x H100 (plus rapide)
• RAM : 512 GB
• Storage : 100 GB SSD

Coût cloud (AWS) :

• p4d.24xlarge (8x A100) : 32,77€/h
• vs API Mistral : 0,003€/1K tokens

Break-even : 10,9M tokens/h

Si vous faites 10M+ tokens/heure sustained, self-host est rentable.

Use Cases Entreprise

Customer Support Automation

Avant (GPT-4) :

• Coût : 800€/mois (1M conversations)
• Qualité français : 7/10

Après (Mistral Large 2) :

• Coût : 240€/mois
• Qualité français : 9/10
• ROI : -70% coût, +28% satisfaction client

Code Review Automatique

# GitHub Action avec Mistral Large 2
def review_pr(diff: str) -> list[Comment]:
    prompt = f"""
    Review this code diff and suggest improvements:

    {diff}

    Focus on:
    - Bugs
    - Performance issues
    - Security vulnerabilities
    - Best practices
    """

    response = client.chat(
        model="mistral-large-2",
        messages=[ChatMessage(role="user", content=prompt)]
    )

    return parse_review_comments(response.choices[0].message.content)

# Détecte :
# - SQL injections
# - XSS vulnerabilities
# - Performance O(n²) algorithms
# - Memory leaks
# Précision : 94% (vs 89% GPT-4)

Adoption

Week 1 (Oct 25-31, 2025) :

• 12000 comptes créés
• 450M tokens processés
• Satisfaction : 4,7/5

Cas clients :

Le Monde (média) :

• Migration GPT-4 → Mistral Large 2
• Économie : 15000€/mois
• Qualité français : +35%

BlaBlaCar (transport) :

• Customer support automation
• Résolution automatique : 67% → 84%
• Cost per ticket : -58%

Doctolib (santé) :

• Summarization rapports médicaux
• RGPD compliance (hébergement Europe)

Roadmap

Q4 2025 :

• Multimodal (images) : Mistral Large 2 Vision

Q1 2026 :

• Fine-tuning API
• Smaller distilled version (7B params)

Q2 2026 :

• Audio input/output
• Mistral Large 3 (preview)

Articles connexes

Pour approfondir le sujet, consultez également ces articles :

• Meta Llama 4 : Le Modèle Open Source qui Rivalise avec GPT-4
• Mistral AI Large 3 : Le Champion Européen de l'IA Souveraine
• Google Gemini 2.0 Ultra : L'IA Multimodale Native qui Défie GPT-5

Conclusion

Mistral Large 2 bouleverse le marché des LLMs avec des performances équivalentes à GPT-4 à un tiers du prix. Pour les entreprises européennes, l'excellence en français et la conformité RGPD native (données hébergées en Europe) sont des arguments décisifs.

Pour qui ?

• ✅ Startups : budget limité, besoin perfs élevées
• ✅ Entreprises françaises : qualité français primordiale
• ✅ Scale-ups : self-hosting rentable si gros volumes

Pas pour qui ?

• ❌ Multimodal requis (images/audio) : attendre Mistral L2 Vision
• ❌ Besoin 200K+ tokens context : utiliser Gemini 1.5 Pro (2M)

Verdict : Mistral Large 2 = nouveau king du rapport performance/prix. GPT-4 et Claude restent légèrement meilleurs sur certains benchmarks, mais l'écart se réduit et le prix fait la différence.

L'IA européenne rattrape les géants américains.