Mistral AI lance Mistral Large 4 (Le Chonk) : un modèle multimodal MoE de 1 050 milliards de paramètres
Mistral AI a lancé le 6 octobre 2026, en préversion publique, Mistral Large 4, surnommé en interne « Le Chonk ». Il s'agit d'un modèle à mélange d'experts granulaire de 1,05 billion de paramètres au total, dont 49 milliards sont actifs par token. Il embarque un encodeur de vision de 1,6 milliard de paramètres et une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Entraîné de zéro sur 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell dans les centres de données européens de Mistral, il a été formé sur plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l'UE. L'API est ouverte dès maintenant à 1,36 dollar le million de tokens en entrée et 4,18 dollars en sortie, et 0,14 dollar pour les entrées en cache. Les poids ne seront publiés qu'à la fin octobre, ce qui exclut pour l'instant l'auto-hébergement. Mistral n'a pas encore détaillé le nombre d'experts, le routage ni l'architecture des couches, ni la licence.
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 MarkTechPost. Lire l'article original →
Les résultats les plus marquants concernent la cybersécurité : 93 % sur Cybench et 82 % sur CyberGym-E2E, ce qui place le modèle dans le top 5 mondial de l'Artificial Analysis Cyber Index. Mistral affirme que plusieurs modèles fermés de pointe obtiennent un score proche de zéro sur CyberGym-E2E parce qu'ils refusent la tâche, alors que reproduire une vulnérabilité pour en prouver l'existence relève du travail défensif courant. En codage agentique, le modèle atteint 61,7 % sur DeepSWE v1.1, 59,4 % sur SWE-Atlas-QnA et 28,3 % sur Terminal-Bench 4.0, soit 49,8 % à l'indice Coding Agent d'Artificial Analysis, mais ces mesures ont été réalisées en privé et ne sont pas encore reproductibles. Une évaluation humaine en aveugle menée avec Surge AI lui donne 3,74 sur 5, deuxième place sur cinq modèles, devant GLM-5.3 (3,60) et Kimi K3 (3,59), mais derrière Claude Opus 5 (4,22). Côté sécurité, il résiste à 93,3 % des attaques du benchmark B3 de Lakera et obtient 1,691 sur 2,0 à KORABench.
Cette sortie compte d'abord par son rapport coût-performance. Seuls 4,7 % des poids s'activent par token, ce qui permet de servir un modèle de la classe du billion à un tarif intermédiaire. Il faut toutefois garder en mémoire les 1,05 billion de paramètres, si bien que l'activation réduit le calcul, pas la facture matérielle. Le prix du cache change l'économie des boucles d'agents sur de longs contextes. Pour les équipes de sécurité, un modèle qui ne refuse pas les tâches défensives légitimes comble un manque réel face aux acteurs fermés. L'entraînement sur infrastructure européenne renforce aussi l'argument de souveraineté.
Mistral se positionne face aux modèles à poids ouverts : DeepSeek V4 Pro (1,6 billion de paramètres, 49 milliards actifs, licence MIT, sans image native), Kimi K3 (2,8 billions, environ 104 milliards actifs, sorti le 16 juillet 2026, à 3 et 15 dollars) et GLM-5.3 (1,40 et 4,40 dollars, sorti le 14 août 2026). Mistral Large 4 est le seul de ce groupe à accepter nativement les images, mais ses poids et sa licence restent à confirmer. La publication de fin octobre dira si la promesse d'ouverture est tenue, et la reproduction indépendante des scores de codage et de cybersécurité permettra de départager les chiffres annoncés de la performance réelle.
Mistral AI, entreprise française, a entraîné ce modèle dans ses centres de données européens et le rend multilingue sur toutes les langues officielles de l'UE, ce qui renforce l'offre souveraine disponible pour les entreprises françaises et européennes.