Mistral Large 4 : 1 000 Md de paramètres en open-weight

La réponse européenne dans l’IA open-weight. Le 6 octobre 2026, Mistral a lancé l’aperçu public de Mistral Large 4 (ML4, surnommé « le Chonk ») : un modèle nativement multimodal de 1 000 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs, le plus grand jamais conçu par la start-up parisienne.

Ce qu’est Mistral Large 4

• Un modèle texte + image pensé pour le code, les agents et la compréhension multimodale
• Entraîné de zéro sur 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell dans les datacenters européens de Mistral, qui servent aussi l’aperçu (The Next Web évoque environ 4 000 GPU sur deux mois)
• Données dans plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l’UE
• Premier modèle financé par la série D de 3 milliards d’euros

Benchmarks (annoncés par Mistral, préliminaires)

61,7 % sur DeepSWE v1.1, 59,4 % sur SWE-Atlas-QnA, 28,3 % sur Terminal-Bench 4 et 59,9 % sur AutomationBench. En cybersécurité : 93 % des défis Cybench et 82 % sur un test de reproduction-correction de faille de l’Artificial Analysis Cyber Index. L’apprentissage par renforcement se poursuit, ces chiffres vont donc évoluer.

Souveraineté et cyber

Mistral vise les organisations qui veulent faire tourner le modèle sur cloud privé ou sur site, avec un déploiement européen opéré sous droit de l’UE. Avant la publication des poids, le modèle est testé avec des acteurs de la cybersécurité, des partenaires et des autorités publiques.

Disponibilité

L’API en aperçu est ouverte sur Mistral Studio. Les poids, l’architecture et la méthode de post-entraînement arriveront d’ici fin octobre ; The Next Web avance le 27 octobre.

L’avis de Rocks

Pas de quoi tourner sur un mini-PC à côté de Home Assistant, mais des poids ouverts made in Europe comptent pour l’IA souveraine. Tant qu’il n’y a pas de tests indépendants, ces scores restent des promesses de Mistral.

FAQ

Peut-on l’essayer ? Oui, via l’API en aperçu sur Mistral Studio.