Mistral lance une préversion de son LLM frontière Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk »
Mistral vient de lancer une préversion publique de Mistral Large 4, son nouveau modèle de frontière surnommé « Le Chonk », après de longs mois de quasi-silence sur les grands modèles. Il compte 1 050 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs simultanément, dans une architecture Mixture of Experts, et offre une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Selon l'entreprise, il a été entraîné depuis zéro sur 3 800 puces Grace Blackwell de NVIDIA, dans ses propres centres de calcul en Europe. L'entraînement n'est pas terminé. Jusqu'à la publication de la version finale, le 26 octobre, une version privée est confiée à des partenaires sélectionnés, avec une modération allégée, des fonctions de cybersécurité avancées et les poids de la préversion. Les poids seront publiés le 26 octobre. Côté benchmarks, Mistral annonce 61,7 % sur DeepSWE v1.1, 59,4 % sur SWE-Atlas-QnA et 28,3 % sur Terminal-Bench 4, soit 49,8 % à l'indice combiné, devant DeepSeek V4 Pro 0813 et Qwen3.8 Max. Artificial Analysis le place dans la moyenne haute en intelligence et en rapidité, mais le juge très verbeux. Il mentionne aussi une fenêtre de contexte de 524 000 jetons, chiffre qui pourrait venir d'une préversion antérieure.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Next INpact. Lire l'article original →
Mistral met en avant la cybersécurité. Le modèle figure dans le Top 5 du Cyber Index d'Artificial Analysis, avec 82 %, le meilleur score à ce jour selon l'entreprise, et 93 % sur Cybench. Il devancerait largement les modèles à poids ouverts développés hors de Chine. Il revendique aussi 59,9 % sur AutomationBench pour le travail de bureau, ainsi qu'un niveau de pointe parmi les modèles ouverts sur l'industrie, la finance et le multimodal. Pour les professionnels, l'enjeu est concret. Les défenseurs disposeraient d'un outil capable d'exécuter des tâches offensives de test sans refus. À l'inverse, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra obtiennent zéro au Cyber Index, car ils refusent d'exécuter les tâches. Côté tarifs, le modèle est facturé 1,36 dollar par million de jetons en entrée et 4,18 dollars en sortie. Ce prix attractif peut toutefois être réduit à néant par la verbosité du modèle, puisque la facture dépend du nombre de jetons générés.
Cette orientation s'explique par un incident récent. Hugging Face, victime d'une attaque, s'était plainte de ne pas avoir pu faire analyser les premières traces par des modèles fermés, qui se cabraient devant les questions de cybersécurité. L'entreprise s'était alors tournée vers un modèle chinois, GLM 5.2. Mistral, sans citer cet épisode, argue que les acteurs malveillants contournent de plus en plus ces modèles par jailbreak. Selon lui, les défenseurs ont donc besoin de systèmes aussi capables, sans les mêmes refus. Le risque d'un tel positionnement reste pourtant réel, puisqu'un modèle aux poids ouverts et à la modération allégée sert aussi des usages offensifs. Mistral minimise le sujet en rappelant que l'usage est avant tout défensif. Les chiffres annoncés, qui viennent en partie de l'entreprise elle-même, devront être confirmés par des évaluations indépendantes après la publication des poids, le 26 octobre. Le modèle devra alors prouver qu'il peut faire revenir l'Europe dans la course face aux acteurs américains et chinois.
Mistral, entreprise française, entraîne son modèle de frontière dans ses propres centres de calcul en Europe et publiera ses poids le 26 octobre, offrant une alternative européenne aux modèles américains et chinois.