Hello everyone I just wanted to post my perspective on Mistrals services.

Half an year ago I had a quick test with Mistal Medium3.5 and while doing OK I was a bit disappointed by the results.

I am generally not a heavy AI user so I continued to use opencode's free models for some things.

A month ago I decided to try opencode's go subscription. That was OK but if anyone knows how opencode go works, it basically has plan changes daily. It almost forces you have social media open the whole time or you might miss some change - cheap models come and go daily...their allocations change etc.

If you go their subs, they are full of complaints that they make the service unusable - getting rated all the time, quantised models to the point of being stupid etc.

Then they had two security breaches..

In that last two weeks I have been using Mistal with GLM5.3 exclusively and I feel like I discovered some hidden gem.

The vide sub gives so much credits 17€ for a whopping 225€ of token credits. It feels like it's unlimited!

Here is what I got done:

- migrate mit smallish app from flutter to react native. Full stack migration!

- write and drive automated ui tests

- make promo material, screenshots with cool marketing slogans etc

- remade my website

In total the admin console shows: 57€.63 from 255€ spent!

Now I read that they are deploying a Flash model with GLM5.3 flash!

Needless to say I'll extend my subscription for a whole year!

Thank you Mistral for the great offer! Being European is just the great side bonus!

It would be nice to have an option between Pro and Team. I don't need higher limits, more storage etc. Only the sharing of Organizations and Workspaces between members. The price jump from Pro to Team is not justifiable for a family application.

Hello!

I am applying for a Software Engineering position at Mistral AI, and I finally reached the last step of the process: a value talk. I've never done this kind of interview before; is there anything I should know or anything I can do to prepare better?

If you have already gone through this interview at Mistral, do you have any feedback or advice? Was it difficult? Was there anything you found surprising?

For now I'm trying to prepare using Hello Interview's guide and matching it to Mistral's values. Is there anything else I should do?

I'm so excited about potentially joining Mistral!

Is everybody seeing the same?

- I am a pro suscriber.

- Yesterday, I could use GLM

- Today, I only see Mistral Medium 3.5, devstrall-small and local when doing `/model RET`

(I know I could open a support ticket, but they don't work on weekends, so might as well ask here).

Edit: I figured it out: If I disable telemetry in /config, le chat only offers Mistral Medium 3.5
I don't see anywhere that telemetry is a requirement for accessing all the available models!

How can I add a custom MCP server? I don’t see the option on the app

They should include a (+) button to add your own MCP servers, like you can do on Claude. They should also allow developers to add their own MCPs that appear on the Discover tab

Divulgation : C'est ma propre chaîne YouTube et mon projet. Pas de produit à vendre, pas de lien affilié. Je partage juste les résultats techniques de mon changement de pipeline.

Je fais des vidéos sur mon infrastructure d'agents IA locale (Hermes Home Vision). Pendant des mois, j'ai utilisé XTTS-v2 pour cloner ma voix. Le résultat était correct, mais j'ai fini par rencontrer deux murs :

1. La licence : CPML (non commerciale), et Coqui a fermé ses portes, donc impossible de régulariser.
2. La précision en français : les noms propres de mon projet ("Hermes", "LLM", "SiYuan") sortaient souvent déformés ou mal prononcés.

Je suis donc passé à Voxtral 3 (Mistral AI) via API, en mode ref_audio avec une référence propre de 25 secondes.

🎧 L'écoute comparative (A/B) :
Même texte, même projet, même personne. Seul le moteur de synthèse a changé. Prenez 30 secondes pour écouter les deux et dites-moi laquelle vous préférez :

👉 Ancienne voix (XTTS-v2) : https://youtu.be/qXqrKtFzCxI
👉 Nouvelle voix (Voxtral 3) : https://youtu.be/19S9Ak9gB9k

Les chiffres mesurés (pas des impressions) :

• WER (Word Error Rate) : 9,30 % après canonicalisation.
• Noms propres : Zéro déformation sur Hermes, LLM, CLI, Gateway, WordPress.
• Stabilité : Zéro hésitation résiduelle sur les 327 secondes de la vidéo.
• Coût : 13 /Mdecaracteˋres,soitenviron0,07/Mdecaracteˋres,soitenviron0,07 (7 centimes) pour les 5 minutes 30 de la vidéo.
• Souveraineté : Le pipeline reste 100 % local (RAG, montage, ffmpeg), sauf la voix qui passe par l'API hébergée UE de Mistral.

(Point technique pour ceux qui se posent la question : le WER ne voit pas l'instabilité de timbre. Ma première référence était un recolage de 4 extraits, le résultat était inécoutable sur les phrases longues. J'ai dû reconstruire une référence à partir d'un seul passage continu de 25 secondes pour que le modèle arrête de "déchiffrer" au lieu de lire.)

Si vous voulez voir l'installation complète (Hermes Agent, OpenClaw), le comparatif des coûts et les limites du modèle, la vidéo dédiée est ici : [lien vers la vidéo de présentation Voxtral 3]

Je suis curieux d'avoir vos retours : est-ce que la différence vous saute aux oreilles, ou est-ce que le French TTS est encore trop subtil pour justifier le passage à une API ?

Le repo public (partiel, le reste est en privé pour une formation en cours) : https://github.com/Antoine-Thomas/hermes-home-vision-public

Ce qu'il te reste à faire avant de poster :

1. Remplacer le dernier lien [lien vers la vidéo de présentation Voxtral 3] par l'URL de ta vidéo de 5 minutes (celle qui explique l'installation et le comparatif).
2. Vérifier le subreddit : Ce texte marche très bien sur r/LocalLLaMA ou r/selfhosted. Sur r/LocalLLaMA, les gens adorent les chiffres (WER, coût, VRAM), donc n'hésite pas à mentionner que tu as testé avec une RTX 3070 Ti 8 Go.
3. Option Image/Video : Dans l'éditeur Reddit, tu peux ajouter la vidéo YouTube via "Link" (Reddit va l'intégrer directement) ou uploader la carte de présentation (youtube_voxtral_card.png) en "Image" pour attirer l'œil dans le feed.