Mistral AI anuncia la disponibilidad, en Hugging Face, de los pesos de Mistral Large 4, apodado «Le Chonk». Este modelo multimodal, capaz de procesar varios tipos de contenidos, cuenta con 1.000 billones de parámetros, de los cuales 52.000 millones están activos. La empresa afirma obtener resultados punteros en varios benchmarks, pruebas de rendimiento estandarizadas, en programación.
El modelo también es accesible a través de la API de Mistral y puede probarse en Vibe Code. Presentado el 6 de octubre, Large 4 se benefició de tres semanas adicionales de entrenamiento por refuerzo, durante las cuales Mistral indica haber integrado los comentarios de clientes y socios. Según la empresa, esta fase permitió mejorar su rendimiento y añadir tres niveles de razonamiento: bajo, medio y alto.
Mistral presenta Large 4 como el mejor modelo abierto desarrollado en Occidente. También ocupa el primer puesto mundial de los modelos abiertos para el desarrollo de software agéntico, según el Coding Agent Index de Artificial Analysis. Los agentes son programas capaces de encadenar acciones de manera autónoma.
En programación agéntica, Large 4 rivaliza con GLM-5.3 mientras utiliza, de media, un 47 % menos de tokens por tarea, según Mistral. Los tokens son las unidades de texto procesadas por el modelo, y su número influye directamente en el coste de uso. En Terminal-Bench 4.0, un benchmark que evalúa a los agentes capaces de realizar operaciones de programación en una terminal, su puntuación habría pasado del 28 % al 41 %, alcanzando así el nivel de GLM-5.3.
La ciberseguridad entre las aplicaciones previstas
Mistral también destaca las capacidades del modelo en ciberseguridad. Debe permitir, en particular, asistir a los equipos en el análisis de código, la detección de amenazas y el examen de infraestructuras informáticas. La publicación de los pesos ofrece a empresas y administraciones la posibilidad de ejecutar el modelo en su propio entorno, sin depender exclusivamente de un servicio remoto. Esta opción puede interesar a organizaciones que deben mantener el control de sus datos y sistemas, especialmente en sectores regulados, presentándola Mistral como un medio para reforzar el control de los usos de la IA.
El modelo obtiene un 51 % en el Artificial Analysis Cyber Index, que evalúa, entre otras cosas, su capacidad para identificar, reproducir y corregir vulnerabilidades informáticas. Mistral anuncia además una tasa media de rechazo del 96,6 % frente a solicitudes cibermaliciosas, según varios conjuntos de pruebas especializadas.
Large 4 fue entrenado en 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell, procesadores gráficos, en los centros de datos europeos de Mistral. La empresa destaca la optimización de sus recursos de cálculo para explicar un rendimiento obtenido con medios financieros inferiores a los movilizados por algunos competidores. Arthur Mensch, cofundador y director general de Mistral, recuerda que la empresa ha recaudado unos 6.000 millones de dólares en tres años. Los pesos se publican bajo la Mistral Ecosystem Open-Weight License, una licencia derivada de la licencia MIT que regula, entre otras cosas, la redistribución y la explotación comercial del modelo.
Salidas en la industria y las finanzas
Las aplicaciones previstas van más allá del desarrollo de software. En la industria, Mistral cita la transformación de planos en dos dimensiones en modelos 3D utilizables en software de diseño asistido por ordenador (CAD). En finanzas, Large 4 podría procesar hojas de cálculo complejas, analizar grandes volúmenes de datos y explotar publicaciones financieras.
Sus capacidades multimodales también podrían servir para analizar imágenes satelitales y aéreas, por ejemplo para detectar incendios, seguir el estado de los cultivos o identificar riesgos en infraestructuras eléctricas.
