Mistral AI ha presentado Mistral Large 4, que describe como el mayor y más capaz de sus modelos hasta la fecha. El modelo, conocido internamente con el nombre en clave «Le Chonk», cuenta con un billón de parámetros en total, mientras que utiliza 49.000 millones de parámetros activos en cada operación. La empresa ofrece una vista previa pública a través de Mistral Studio y tiene previsto publicar los pesos del modelo antes de finales de octubre.
Un modelo multimodal para uso empresarial
Mistral Large 4 procesa texto e imágenes, y la empresa afirma que ha sido diseñado para la programación, los flujos de trabajo basados en agentes inteligentes, la comprensión de imágenes, las finanzas, el derecho y la ciberseguridad. Mistral sostiene que el modelo alcanza un rendimiento de los más altos en varios escenarios empresariales en comparación con modelos de pesos abiertos.
En la prueba Dense 200 de comprensión de imágenes, el modelo obtuvo un 42%, frente al 41% del modelo GPT-6 Astra, con una capacidad declarada para analizar documentos complejos, gráficos y diagramas técnicos; encontrar elementos específicos dentro de grandes imágenes de satélite; y localizar elementos en datos visuales.
Indicadores de rendimiento en seguridad y programación
Mistral Large 4 obtuvo un 82% en una prueba que reproduce vulnerabilidades en software real y posteriormente busca corregirlas. También completó el 93% de las 40 tareas de la prueba Cybench. La empresa afirma que sus usos de seguridad incluyen el análisis de malware, la priorización de vulnerabilidades y la creación de reglas de detección.
En las pruebas de programación, el modelo obtuvo un 61,7% en DeepSWE v1.1, un 59,4% en SWE-Atlas-QnA, un 28,3% en Terminal-Bench 4 y un 49,8% en Coding Agent Index. Según Mistral, superó a DeepSeek V4 Pro y Qwen3.8 Max en el índice general, mientras que quedó en segundo lugar, por detrás de Claude Opus 5, en una evaluación a ciegas realizada por desarrolladores profesionales.
Agentes e infraestructura europea
El modelo también se centra en la ejecución de tareas prolongadas mediante el uso de múltiples herramientas y aplicaciones. En AutomationBench, que abarca 657 flujos de trabajo empresariales en Gmail, Google Sheets, Slack y Salesforce, obtuvo un 59,9%. También registró 1.393 puntos Elo en la prueba AA-Briefcase, dedicada a la creación de hojas de cálculo, presentaciones y archivos PDF.
El modelo se entrenó desde cero en centros de datos europeos de Mistral utilizando 3.800 unidades de procesamiento gráfico Nvidia Grace Blackwell. La empresa afirma que admite más de 160 idiomas, incluidos todos los idiomas oficiales de la Unión Europea. También se alojará en Europa mediante una infraestructura gestionada por Mistral y sujeta a la legislación europea, con el objetivo de permitir que las empresas ejecuten los pesos en sus propias nubes o dentro de su infraestructura local una vez publicados.
¿Qué cambia en la práctica?
Mistral Large 4 combina un gran modelo multimodal, capacidades de agentes y una opción de pesos abiertos prevista, lo que ofrece a las empresas una posible vía para reducir su dependencia de las interfaces de programación de aplicaciones externas y ejercer un mayor control sobre los datos y las políticas de uso. Sin embargo, todavía no se han publicado los detalles de la arquitectura, los métodos de entrenamiento ni los resultados de pruebas adicionales. Además, la mayoría de los indicadores de rendimiento mencionados se basan en datos de la propia empresa; por ello, la comparación independiente tendrá que esperar a la publicación de los pesos y de la información detallada.
El precio de la interfaz de programación es de 1,36 dólares por cada millón de tokens de entrada y 4,18 dólares por cada millón de tokens de salida. Mistral afirma que el modelo representa el primer modelo importante dentro de la hoja de ruta posterior a una ronda de financiación Serie D de 3.000 millones de euros, y que también servirá de base para modelos sectoriales y optimizados que desarrollará posteriormente.