Mistral AI zakelijk: ik toetste het Europese alternatief voor ChatGPT

Op 15 oktober haalde ik Mistral Large 4 door mijn eigen toets.

Ik riep het model aan via OpenRouter, vastgezet op de server van Mistral in de EU. Vijfhonderd vragen kostten twaalf dollarcent.

Het grootste model van Mistral AI maakte 26 fouten op 200 moeilijke keuzevragen. Een klein, ongetraind model op mijn Mac mini maakte er 20.

Dat zegt niet dat Mistral slecht is. Het zegt dat "Europees" en "goed voor jouw taak" twee verschillende vragen zijn. De AVG is een derde.

Veel MKB-bedrijven zoeken een Europees alternatief voor ChatGPT.

Mistral AI is dan meestal de eerste naam die valt. Terecht, met een paar punten die je vooraf wilt weten.

Mistral AI en Le Chat, dat nu Vibe heet

Mistral AI is een Frans AI-bedrijf uit Parijs. Het maakt eigen taalmodellen en een chat-app die tot mei Le Chat heette.

Sinds 28 mei 2026 heet die app Vibe. Wie op Le Chat zoekt, komt dus bij Vibe uit. Gesprekken en instellingen gingen mee bij de naamswijziging.

Vibe doet meer dan chatten. Een werkmodus voert taken uit in je mail en documenten. Daarnaast zijn er agents die code schrijven.

Op 6 oktober kwam Mistral Large 4 uit als public preview, het grootste model van het bedrijf. Het is getraind in de eigen datacenters van Mistral in Europa.

Op de onafhankelijke ranglijst van Artificial Analysis scoort Large 4 een 38.

Volgens die ranglijst het slimste model van buiten de VS en China. Claude Opus 5.5 staat bovenaan met 58.

Wat Vibe kost

Claude Team en ChatGPT Business kosten allebei 25 dollar per gebruiker per maand, of 20 dollar bij jaarbetaling. In prijs scheelt het dus weinig.

Waar je bij die twee wel op let, beschreef ik in Claude vs ChatGPT voor je bedrijf. Voor Mistral spelen dezelfde vragen.

Is Mistral AI veiliger voor de AVG?

Dit is de reden waarom de meeste mensen naar Mistral kijken. Het antwoord is: soms. En niet vanzelf.

Je data staat standaard in de EU. Dat is een sterk punt.

Mistral schrijft er zelf bij dat sommige functies je data tijdelijk buiten de EU brengen. Welke dat zijn, staat hieronder.

Training op je gesprekken staat standaard aan. Bij Free, Pro en Team gebruikt Mistral je invoer om zijn modellen te verbeteren, tenzij je dat uitzet.

Bij Team kan de beheerder het voor de hele organisatie uitzetten. Alleen bij Enterprise staat het vanzelf uit.

Bij Claude Team en ChatGPT Business staat training op je zakelijke data standaard uit. Op dit punt doet Mistral het dus minder goed.

Dan de onderaannemers. Ik keek op 15 oktober in het Trust Center van Mistral. Daar staan 25 partijen die met je data kunnen werken.

Voor de chat-app en de API staan daar Microsoft (servers in Zweden en Noorwegen) en Google (Nederland en België). Allebei Amerikaanse bedrijven.

Zoeken op internet loopt via Brave. Beelden maken gaat via Black Forest Labs. Beide in de VS.

Ook CoreWeave, een Amerikaanse rekenpartij, draait modellen voor alle diensten, wel binnen de EER.

Het kabinet erkende op 5 oktober, in antwoorden op Kamervragen, dat de Amerikaanse CLOUD Act kan botsen met de AVG.

Ook als de data in een Europees datacenter staat.

Mistral zelf is Frans. Een deel van de keten is dat niet. Europees is een goede start, geen garantie.

Wat de AVG wel en niet toestaat bij AI-tools, staat in AI en de AVG: wat mag wel en niet.

Mijn meting: Mistral Large 4 op Nederlandse keuzevragen

Mijn toets bestaat uit 150 moeilijke Nederlandse teksten, verzonnen voor deze toets. Klachtmails, zoekvragen en stukjes uit salesgesprekken.

Bij elke tekst horen een paar vragen met een vast antwoord. Welk soort klacht is dit? Moet een mens dit oppakken? Welk signaal geeft deze klant?

Ik legde vooraf vast wat ik verwachtte. Mistral Large 4 zou minder fouten maken dan het kleine ongetrainde model op mijn Mac mini. Dat bleek niet zo.

Het verschil met het kleine model op mijn Mac mini is niet aantoonbaar. Met de vier modellen erboven wel.

De fouten zaten in twee taken. Bij de zoekvragen koos Mistral 19 keer de verkeerde intentie of groep. Bij de salesgesprekken 7 keer het verkeerde signaal.

Bij het soort klacht maakte het geen enkele fout. Op de vraag of een mens een mail moet oppakken, zat het 4 keer mis.

Daarmee scoorde het samen met Jev nog steeds het best: 46 van de 50 goed.

Dan de rekening. De 500 vragen kostten $0,115. Het goedkope Qwen-model deed dezelfde vragen voor een halve dollarcent, met minder fouten.

Het EU-endpoint kostte 10 procent meer dan het gewone: $0,748 tegen $0,68 per miljoen invoertokens.

Dat is bovendien een lanceringsprijs met 50 procent korting, tot ongeveer 20 oktober.

Wat deze meting niet zegt: hoe goed Vibe schrijft of samenvat.

Ik toetste één model via de API, op drie soorten keuzevragen. Of Vibe zelf Large 4 gebruikt, kon ik niet vaststellen.

📖 Lees ook: Welke AI-modellen kun je lokaal draaien: het overzicht voor wie zijn data helemaal binnen wil houden

Wanneer Mistral AI wel past

• Je wilt een Europese leverancier als contractpartij. Met je data standaard in de EU en een verwerkersovereenkomst in de voorwaarden.
• Je wilt een tweede leverancier. Naast je hoofdtool, zodat je niet van één Amerikaans bedrijf afhangt.
• Je wilt later een open model zelf draaien. Mistral belooft de gewichten van Large 4 eind oktober vrij te geven.

UWV gebruikte Le Chat als tijdelijke oplossing en startte half mei een proef met Microsoft Copilot Chat.

De belangrijkste reden: Copilot draait binnen de Microsoft-omgeving die UWV al beheert.

Dat zie ik bij veel bedrijven terug. Wat al in je omgeving zit, wint het vaak van wat beter klinkt.

Wat ik zou doen voordat je overstapt

1. Zet training uit. Bij Team doet de beheerder dat in één keer voor iedereen.
2. Lees de lijst met onderaannemers. Kijk welke functies je gebruikt, zoals zoeken of beelden. En waar die draaien.
3. Toets op je eigen werk. Neem twintig echte taken, laat Vibe en je huidige tool ze doen en vergelijk de uitkomst.
4. Zet het in je DPIA.Leg vast welke data erin gaat en waarom dat mag. Hoe dat eruitziet, laat ik zien ineen DPIA voor een AI-tool.

Waar je begint

Welke AI-tool past bij jouw data en je bestaande omgeving, zoek ik graag met je uit. Lees op mijn pagina als AI-consultant hoe ik dat aanpak.