A Mistral AI revelou o Mistral Large 4, apresentado como o maior e mais capaz de seus modelos até o momento. O modelo, conhecido internamente pelo codinome «Le Chonk», tem um trilhão de parâmetros no total, enquanto utiliza 49 bilhões de parâmetros ativos em cada operação. A empresa disponibiliza uma prévia pública por meio do Mistral Studio e pretende publicar os pesos do modelo antes do fim de outubro.
Modelo multimodal para uso corporativo
O Mistral Large 4 processa textos e imagens, e a empresa afirma que ele foi projetado para programação, fluxos de trabalho baseados em agentes inteligentes, compreensão de imagens, finanças, direito e cibersegurança. A Mistral afirma que o modelo alcança um desempenho entre os mais altos em diversos cenários corporativos, em comparação com modelos de pesos abertos.
Em um teste Dense 200 de compreensão de imagens, o modelo obteve 42%, contra 41% do modelo GPT-6 Astra, com capacidade declarada de analisar documentos complexos, gráficos e diagramas técnicos, encontrar elementos específicos em grandes imagens de satélite e localizar elementos em dados visuais.
Indicadores de desempenho em segurança e programação
O Mistral Large 4 obteve 82% em um teste que reproduz vulnerabilidades em softwares reais e depois busca corrigi-las, além de concluir 93% das 40 tarefas do teste Cybench. A empresa afirma que seus usos em segurança incluem análise de malware, priorização de vulnerabilidades e criação de regras de detecção.
Nos testes de programação, o modelo obteve 61,7% no DeepSWE v1.1, 59,4% no SWE-Atlas-QnA, 28,3% no Terminal-Bench 4 e 49,8% no Coding Agent Index. Segundo a Mistral, ele superou o DeepSeek V4 Pro e o Qwen3.8 Max no índice geral, enquanto ficou em segundo lugar, atrás do Claude Opus 5, em uma avaliação cega conduzida por desenvolvedores profissionais.
Agentes e infraestrutura europeia
O modelo também se concentra na execução de tarefas longas por meio do uso de múltiplas ferramentas e aplicações. No AutomationBench, que abrange 657 fluxos de trabalho corporativos no Gmail, Google Sheets, Slack e Salesforce, obteve 59,9%. Também registrou 1.393 pontos Elo no teste AA-Briefcase, voltado à produção de planilhas, apresentações e arquivos PDF.
O modelo foi treinado do zero em centros de dados europeus da Mistral, utilizando 3.800 unidades de processamento gráfico Nvidia Grace Blackwell. A empresa afirma que ele oferece suporte a mais de 160 idiomas, incluindo todos os idiomas oficiais da União Europeia. Ele também será hospedado na Europa por meio de uma infraestrutura operada pela Mistral e sujeita à legislação europeia, com o objetivo de permitir que as empresas executem os pesos em suas próprias nuvens ou dentro de sua infraestrutura local após a publicação.
O que muda na prática?
O Mistral Large 4 combina um grande modelo multimodal, capacidades de agentes e uma opção futura de pesos abertos, oferecendo às empresas um caminho potencial para reduzir a dependência de APIs externas e obter maior controle sobre os dados e as políticas de uso. No entanto, os detalhes da arquitetura, dos métodos de treinamento e dos resultados adicionais dos testes ainda não foram publicados, e a maioria dos indicadores de desempenho apresentados baseia-se nos próprios dados da empresa; por isso, uma comparação independente terá de aguardar os pesos e as informações detalhadas.
O preço da API é de 1,36 dólar por milhão de tokens de entrada e 4,18 dólares por milhão de tokens de saída. A Mistral afirma que o modelo representa o primeiro modelo importante do roteiro que se seguiu a uma rodada de financiamento Series D de 3 bilhões de euros, e que ele também servirá de base para modelos setoriais e aprimorados que serão desenvolvidos posteriormente.