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title: "Mistral Small 4 DSGVO-konform in der EU nutzen"
description: "Mistral Small 4 119B vom französischen KI-Labor Mistral AI auf inference.eu: Reasoning, Bilder und Code in einem Modell, Verarbeitung in der EU."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/mistral-small-4-119b/"
language: "de"
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Chat · Mistral AI

# Mistral Small 4 in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen

Mistral Small 4 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 119 Milliarden Parametern vom Pariser KI-Unternehmen Mistral AI. Es vereint Anweisungsbefolgung, Reasoning und Programmierung in einem Modell. Auf inference.eu rufen Sie es im OpenAI- oder Anthropic-Format auf, verarbeitet in Rechenzentren in der EU und nie zum Training genutzt.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Beispielanfrage](#example)

1.  01119B · 6.5B
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03Apache 2.0

## Was Mistral Small 4 ist

Mistral Small 4, veröffentlicht als Mistral-Small-4-119B-2603, ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 128 Experten, von denen pro Token vier aktiv sind. Insgesamt hat es 119 Milliarden Parameter, rund 6,5 Milliarden davon rechnen pro Token. Das Kontextfenster umfasst 256.000 Tokens, und neben Text verarbeitet das Modell auch Bilder.

Laut Mistral führt es drei bisher getrennte Modellfamilien zusammen: die allgemeinen Instruct-Modelle, die Reasoning-Modelle Magistral und die Programmiermodelle Devstral. Wie viel das Modell nachdenkt, legen Sie pro Anfrage fest. Ein Modell deckt so schnelle Antworten und schwierige mehrstufige Aufgaben ab. Die Gewichte stehen unter der Apache-2.0-Lizenz.

## Stärken und Grenzen

Mistral Small 4 eignet sich für Unternehmen, die ein vielseitiges Modell suchen: Chat, Dokumentenanalyse, Programmierhilfe, Bildverständnis und Tool-Aufrufe für Agenten. Die Modellkarte nennt über zwanzig Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Polnisch, Rumänisch und Schwedisch. Systemprompts befolgt es genau.

Mit rund 6,5 Milliarden aktiven Parametern ist es effizient, erreicht aber bei langen, schwierigen agentischen Programmieraufgaben nicht die Tiefe sehr großer offener Modelle wie GLM-5.3 oder Kimi K3. Der Reasoning-Modus erzeugt zusätzliche Tokens und kostet Zeit, schalten Sie ihn für einfache Anfragen also ab. Bilder liest das Modell, erzeugt aber keine.

## Mistral Small 4 über die API aufrufen

inference.eu verwendet das OpenAI-Anfrageformat. Die OpenAI-SDKs, LangChain, LlamaIndex, das Vercel AI SDK und Mistral-kompatible Werkzeuge mit frei wählbarer Base-URL funktionieren deshalb direkt. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell `mistral-small-4-119b` ein.

Bilder senden Sie als `image_url`\-Inhalte, genau wie bei den Vision-Modellen von OpenAI. Mit dem Parameter `reasoning_effort` bestimmen Sie pro Anfrage, wie gründlich das Modell nachdenkt. Tool Calls, Streaming und JSON-Ausgabe funktionieren wie gewohnt, das Anthropic-Messages-Format steht ebenfalls bereit.

## Ein französisches Modell, verarbeitet in der EU

Mistral Small 4 gehört zu den wenigen starken offenen Modellen aus Europa. Auf inference.eu läuft es auch in Europa: Ihre Prompts, Bilder und die Antworten werden in Rechenzentren in der Europäischen Union verarbeitet und nie zum Training eines Modells verwendet.

Mit jedem Kunden schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und stellen die Liste unserer Unterauftragsverarbeiter bereit. So dokumentieren Sie die Datenflüsse sauber in Ihrem Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten. Abgerechnet wird in Euro. Die Apache-2.0-Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung ohne Nutzer- oder Umsatzgrenzen, die rechtliche Prüfung bleibt also kurz.

## Mistral Small 4 119B

Anbieter

Mistral AI

Herkunft

Frankreich

Typ

Chat

Parameter

119B

Aktive Parameter

6.5B

Kontextfenster

262.144 Tokens

Lizenz

[Apache 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)

Veröffentlicht

März 2026

Modell-ID

mistral-small-4-119b

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[huggingface.co](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603)

mistral-small-4-119b · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-small-4-119b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Wofür Teams es einsetzen

-   1

    ### Ein Modell für das ganze Produkt

    Chat, Zusammenfassungen, Fragen zu Bildern und Tool-Aufrufe mit einem einzigen Modell abdecken, statt für jede Aufgabe ein eigenes zu pflegen.

-   2

    ### Analyse von Dokumenten und Screenshots

    Gescannte Formulare, Diagramme und Screenshots zusammen mit Textanweisungen auswerten und strukturierte Antworten erhalten.

-   3

    ### Assistenten in europäischen Sprachen

    Assistenten für deutsch-, französisch-, spanisch-, italienisch- oder polnischsprachige Nutzer auf einem Modell eines europäischen KI-Labors aufbauen.

## Mistral Small 4 119B: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Das hängt von Ihrer Nutzung ab. Auf inference.eu werden Anfragen an Mistral Small 4 in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht für Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO samt Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Damit haben Sie die Grundlage, personenbezogene Daten zu verarbeiten.

Mistral Small 4 verarbeitet bis zu 256.000 Tokens. Das reicht für lange Berichte, mehrere Verträge oder einen großen Teil einer Codebasis in einer Anfrage. Auch Bilder belegen Kontext, sehr große Bilder lassen also weniger Platz für Text.

Ja. Mistral Small 4 steht unter der Apache-2.0-Lizenz, die kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe ohne Nutzer- oder Umsatzgrenzen erlaubt. Das unterscheidet es von einigen größeren Mistral-Modellen, für die restriktivere Lizenzen gelten.

Laut Mistral vereint Small 4 die Familien Instruct, Magistral und Devstral in einem Modell. Für neue Projekte ist es meist die einfachere Wahl. Magistral Small und Devstral Small 2 bleiben sinnvoll, wenn Sie ein kleineres, dichtes 24B-Modell für genau eine Aufgabe wollen.

Ja. Mistral Small 4 verarbeitet Bilder zusammen mit Text: Es beschreibt Fotos, liest Diagramme und entnimmt Informationen aus Screenshots oder gescannten Seiten. Es erzeugt nur Text. Bilder übergeben Sie im üblichen OpenAI-Format \`image\_url\`.

Über den Parameter \`reasoning\_effort\` in Ihrer Anfrage. Ein höherer Wert lässt das Modell erst gründlich nachdenken, was bei Mathematik, Planung und Code hilft. Für einfachen Chat oder Datenextraktion hält ein niedriger Wert die Antworten kurz und schnell.

Beide sind effiziente Mixture-of-Experts-Modelle mit Bildeingabe und 256.000 Tokens Kontext. Mistral Small 4 ist insgesamt größer, stammt aus Frankreich und vereint Reasoning- und Programmiermodus. Gemma 4 26B A4B ist kleiner, mit rund 3,8 Milliarden aktiven Parametern. Testen Sie beide mit Ihren Daten.

Die Modellkarte nennt über zwanzig Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Italienisch, Polnisch, Rumänisch, Schwedisch, Ukrainisch, Arabisch, Chinesisch und Japanisch. Für kleinere EU-Sprachen wie Estnisch oder Maltesisch deckt EuroLLM alle Amtssprachen der EU ab.

Ändern Sie die Base-URL Ihres OpenAI-Clients auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen Sie als Modell \`mistral-small-4-119b\`. Nachrichten, Bilder, Tools und Streaming funktionieren danach mit demselben Code weiter wie bisher.

Nein. Mistral AI veröffentlicht die Gewichte und ist nicht beteiligt, wenn Sie das Modell auf inference.eu aufrufen. Ihre Anfragen werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, um Ihre Antwort zu erzeugen, und nie zum Training von Mistral Small 4 oder anderen Modellen genutzt.

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