Em 6 de outubro de 2026, a empresa francesa de IA Mistral AI lançou uma prévia pública de seu novo grande modelo de linguagem, o Mistral Large 4. Internamente, ele é chamado pelo apelido de “Le Chonk”.
Resumo do anúncio
Segundo o anúncio oficial, o Mistral Large 4 é um modelo com arquitetura MoE (Mixture of Experts) que tem 1 trilhão de parâmetros no total, dos quais 49 bilhões são usados em cada processamento (parâmetros ativos). É um modelo multimodal que trabalha com texto e imagens, e um único modelo oferece tanto um modo que responde rapidamente quanto um modo que raciocina de forma mais aprofundada.
O treinamento usou 3.800 GPUs NVIDIA Grace Blackwell em data centers próprios que a Mistral opera na Europa. A empresa afirma que o modelo oferece suporte a mais de 160 idiomas, incluindo todos os idiomas oficiais da UE.
Os principais números
Estes são os principais números divulgados pela Mistral:
- 61,7% no DeepSWE v1.1, uma avaliação de desenvolvimento de software
- 28,3% no Terminal-Bench 4.0, uma avaliação de programação agêntica
- 59,9% no AutomationBench, uma avaliação de automação de tarefas empresariais
- 93% no Cybench, que reúne 40 desafios de competições de segurança
- Preço da API por milhão de tokens: US$ 1,36 de entrada e US$ 4,18 de saída
Todos os números dos benchmarks foram divulgados pela própria Mistral. A Mistral afirma que seu desempenho é muito superior ao de qualquer modelo de pesos abertos desenvolvido nos Estados Unidos ou na Europa.
Onde usar e próximos passos
No momento, o modelo está disponível como prévia pela API do Mistral Studio, a plataforma para desenvolvedores (ID do modelo: mistral-large-4-0). A Mistral planeja publicar os pesos do modelo até o fim de outubro; a partir daí, qualquer pessoa poderá baixá-los e executar o modelo em seus próprios servidores.
A Mistral ressalta que a prévia ainda está em fase de ajuste com aprendizado por reforço, por isso sua qualidade pode ser diferente da versão final. Além disso, como o modelo tem alta capacidade na área de cibersegurança, a empresa está trabalhando com empresas de segurança, órgãos públicos e outras organizações para testá-lo (red teaming).
A visão do CoAI
A chegada de modelos de pesos abertos de alto desempenho, criados por empresas europeias e que podem rodar no próprio ambiente, é uma opção importante para empresas que não querem que seus dados saiam da organização. No entanto, rodar internamente um modelo de 1 trilhão de parâmetros exige um volume considerável de recursos computacionais. O caminho mais realista é testar primeiro o desempenho pela API e, depois da publicação dos pesos no fim do mês, verificar as condições de licença e o ambiente necessário.
