Mistral AI met à disposition sur Hugging Face les poids de son modèle Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk ». Ce modèle multimodal compte 1 000 milliards de paramètres et revendique des résultats de premier plan sur plusieurs benchmarks de programmation.
Les poids sont les paramètres appris par le modèle lors de son entraînement : les publier permet à chacun de les télécharger. Selon l’entreprise, Large 4 compte 1 000 milliards de paramètres, dont 52 milliards sont actifs. Le modèle est aussi accessible via l’API de Mistral et peut être essayé dans Vibe Code.
Présenté le 6 octobre, Large 4 a bénéficié de trois semaines supplémentaires d’entraînement par renforcement, une phase durant laquelle Mistral indique avoir intégré les retours de clients et de partenaires. Cette étape a permis d’améliorer ses performances et d’ajouter trois niveaux de raisonnement : faible, moyen et élevé.
Mistral présente Large 4 comme le meilleur modèle ouvert développé en Occident. Il se classerait également au premier rang mondial des modèles ouverts pour le développement logiciel agentique, selon le Coding Agent Index d’Artificial Analysis. Dans ce domaine, les agents sont des programmes capables d’enchaîner seuls plusieurs étapes de travail.
En programmation agentique, Large 4 rivaliserait avec GLM-5.3 tout en utilisant, en moyenne, 47 % de jetons en moins par tâche, toujours selon Mistral. Les jetons sont les unités de texte que traite un modèle, et leur consommation pèse directement sur le coût d’utilisation, un enjeu important pour les entreprises qui recourent à ces agents. Sur Terminal-Bench 4.0, un test qui évalue les agents capables d’effectuer des opérations de programmation dans un terminal, son score serait passé de 28 % à 41 %, atteignant ainsi le niveau de GLM-5.3.
La cybersécurité parmi les applications visées
Mistral met également en avant les capacités du modèle en cybersécurité. Il devrait aider les équipes à analyser du code, à détecter des menaces et à examiner des infrastructures informatiques. La publication des poids permet aux entreprises et aux administrations de faire tourner le modèle dans leur propre environnement, sans dépendre exclusivement d’un service distant. Cette option peut intéresser les organisations qui doivent garder la maîtrise de leurs données et de leurs systèmes, notamment dans les secteurs réglementés.
Le modèle obtient 51 % sur l’Artificial Analysis Cyber Index, qui évalue notamment sa capacité à identifier, reproduire et corriger des vulnérabilités informatiques. Mistral annonce par ailleurs un taux moyen de refus de 96,6 % face aux demandes cyber malveillantes, selon plusieurs jeux de tests spécialisés.
Large 4 a été entraîné sur 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell dans les centres de données européens de Mistral. L’entreprise met en avant l’optimisation de ses ressources de calcul pour expliquer ses performances, avec des moyens financiers inférieurs à ceux de certains concurrents. Arthur Mensch, cofondateur et directeur général de Mistral, rappelle que l’entreprise a levé environ 6 Md$ en trois ans. Les poids sont publiés sous la Mistral Ecosystem Open-Weight License, une licence dérivée de la licence MIT, qui encadre notamment la redistribution du modèle et son exploitation commerciale.
Des débouchés dans l’industrie et la finance
Les applications envisagées dépassent le développement logiciel. Dans l’industrie, Mistral cite la transformation de plans en deux dimensions en modèles 3D utilisables dans des logiciels de conception assistée par ordinateur (CAO). Dans la finance, Large 4 pourrait traiter des tableurs complexes, analyser de grands volumes de données et exploiter des publications financières.
Ses capacités multimodales pourraient aussi servir à analyser des images satellitaires et aériennes, par exemple pour détecter des incendies, suivre l’état des cultures ou repérer des risques sur des infrastructures électriques.
