Mistral AI a lancé mardi 6 octobre en préversion publique Mistral Large 4, son plus gros modèle à ce jour, entraîné dans ses propres centres de données européens. Explications.
Mardi 6 octobre, Mistral AI, la start-up parisienne d’intelligence artificielle, a présenté Mistral Large 4, un modèle de 1 000 milliards de paramètres, accessible en préversion publique sur son interface de programmation (API) Mistral Studio. Baptisé « le Chonk » en interne, il doit être publié en poids ouverts avant la fin du mois.
1 000 milliards de paramètres, 52 milliards actifs
Selon l’annonce de l’entreprise, Large 4 est un modèle « mixture d’experts » (MoE), multimodal natif, qui combine instructions et raisonnement. Mistral indique qu’il compte 1 000 milliards de paramètres, dont 52 milliards actifs à chaque requête, et qu’il a été formé « de zéro » sur 3 800 processeurs graphiques Nvidia Grace Blackwell, dans ses centres de données en Europe. Les données d’entraînement couvrent plus de 160 langues.
De son côté, MacGeneration retient des chiffres légèrement différents : 49 milliards de paramètres actifs et environ 4 000 GPU, pour un entraînement d’environ deux mois. Le site rappelle que Mistral Large 3, sorti fin 2025, comptait 675 milliards de paramètres au total, dont 41 milliards actifs.
Côté tarifs, l’entreprise affiche 1,36 dollar par million de jetons en entrée et 4,18 dollars en sortie.
Cybersécurité et code : les scores revendiqués par Mistral
Mistral met en avant la cybersécurité, présentée comme un point fort du modèle. L’entreprise affirme que Large 4 se classe dans les cinq premiers de l’Artificial Analysis Cyber Index et domine les modèles à poids ouverts développés hors de Chine. Elle revendique 82 % sur un test de reproduction et de correction de vulnérabilités, et 93 % sur Cybench.
En programmation, les scores publiés sont de 61,7 % sur DeepSWE v1.1 et de 28,3 % sur Terminal-Bench 4. Une évaluation humaine en aveugle menée par Surge AI place Large 4 deuxième sur cinq, avec 3,74 points, derrière Claude Opus 5 (4,22 points). Tous ces résultats sont fournis par Mistral elle-même.
Pour sa part, MacGeneration invite à la prudence : les tests publiés par l’éditeur doivent être pris avec réserve, d’autant que le modèle est encore en préversion. Le site estime que Large 4 n’est « pas encore au niveau d’OpenAI ou d’un Alibaba ».
Un « déploiement européen » exploité de bout en bout
L’argument de souveraineté figure en bonne place dans la communication de Mistral. L’entreprise précise que le modèle sera proposé dans plusieurs régions, dont « a European deployment that Mistral operates end-to-end » (traduit de l’anglais : un déploiement européen que Mistral exploite de bout en bout). Pour la cybersécurité, Large 4 pourra aussi fonctionner en cloud privé ou sur site, chez le client.
Mistral écrit enfin que Large 4 est « the first milestone on the roadmap funded by our €3 billion Series D » (traduit de l’anglais : le premier jalon de la feuille de route financée par notre série D de 3 milliards d’euros), qu’elle présente comme « the largest equity round ever raised by a European technology company » (traduit de l’anglais : la plus importante levée en fonds propres jamais réalisée par une entreprise technologique européenne). L’entreprise annonce davantage de capacités de calcul et la publication de détails d’architecture et de méthodes de post-entraînement avec les poids.
Face aux modèles chinois, un retard assumé de « un mois ou deux »
Reste la question du rang. Selon MacGeneration, qui reprend un propos de Guillaume Lample, cofondateur de Mistral, au Monde, Large 4 serait « essentiellement au même niveau que les meilleurs modèles chinois d’il y a un mois ou deux ». Le site précise que ses ajouts ne sont pas issus de l’annonce de Mistral. Il ajoute que, pendant la préversion, des spécialistes de la sécurité et des développeurs accèdent à une variante moins restrictive que celle de l’API publique.
Mistral n’a pas nommé de licence pour les poids à venir. Elle promet : « Weights drop end of this month » (traduit de l’anglais : les poids arrivent à la fin du mois).
