El 6 de octubre de 2026, la empresa francesa de IA Mistral AI lanzó una vista previa pública de su nuevo gran modelo de lenguaje, Mistral Large 4. Dentro de la compañía se le conoce con el apodo de «Le Chonk».
Resumen del anuncio
Según el anuncio oficial, Mistral Large 4 es un modelo con arquitectura MoE (Mixture of Experts) que tiene un billón de parámetros en total, de los cuales usa 49 000 millones en cada procesamiento (parámetros activos). Es un modelo multimodal capaz de trabajar con texto e imágenes, y un único modelo ofrece tanto un modo que responde con rapidez como otro que se toma su tiempo para razonar.
Para el entrenamiento se utilizaron 3800 GPU NVIDIA Grace Blackwell en centros de datos propios que Mistral opera en Europa. La empresa afirma que admite más de 160 idiomas, entre ellos todas las lenguas oficiales de la UE.
Las cifras principales
Estas son las principales cifras publicadas por Mistral:
- 61,7 % en DeepSWE v1.1, una evaluación de desarrollo de software
- 28,3 % en Terminal-Bench 4.0, una evaluación de programación agéntica
- 59,9 % en AutomationBench, una evaluación de automatización de tareas empresariales
- 93 % en Cybench, que reúne 40 retos de competiciones de seguridad
- Precio de la API por millón de tokens: 1,36 dólares de entrada y 4,18 dólares de salida
Todas las cifras de los benchmarks proceden del propio anuncio de Mistral. Mistral afirma que su rendimiento es muy superior al de cualquier modelo de pesos abiertos desarrollado en Estados Unidos o Europa.
Dónde usarlo y próximos pasos
Por ahora puede usarse como vista previa a través de la API de Mistral Studio, la plataforma para desarrolladores (ID del modelo: mistral-large-4-0). Mistral tiene previsto publicar los pesos del modelo antes de finales de octubre; a partir de entonces, cualquiera podrá descargarlos y ejecutar el modelo en sus propios servidores.
Mistral advierte que la vista previa aún se encuentra en pleno ajuste mediante aprendizaje por refuerzo, por lo que su calidad puede diferir de la versión definitiva. Además, dado su alto nivel en ciberseguridad, la empresa está colaborando con empresas de seguridad, organismos públicos y otras entidades para someterlo a pruebas (red teaming).
El punto de vista de CoAI
La llegada de modelos de pesos abiertos de alto rendimiento, procedentes de empresas europeas y capaces de ejecutarse en un entorno propio, supone una opción importante para las empresas que no quieren que sus datos salgan de la organización. Eso sí, ejecutar internamente un modelo de un billón de parámetros exige una cantidad considerable de recursos de cómputo. Lo más realista es probar primero su rendimiento a través de la API y, cuando se publiquen los pesos a finales de mes, revisar las condiciones de la licencia y el entorno necesario.
