Mistral publie les poids de Mistral Large 4 (« Le Chonk »), un modèle ouvert d'un billion de paramètres

Mistral AI a publié ce jeudi 29 octobre, à 15 h 21 heure de Paris, les poids de Mistral Large 4, son plus grand modèle, que l’entreprise surnomme « Le Chonk ». Il s’agit d’une version améliorée du modèle sorti en préversion publique plus tôt ce mois-ci, désormais téléchargeable sur Hugging Face. Mistral le présente comme le meilleur modèle à poids ouverts pour le code, et met en avant ses capacités en cybersécurité défensive.

Ce qui est publié

Selon la fiche du modèle, Mistral Large 4 est un modèle multimodal à mélange d’experts d’environ 1 000 milliards de paramètres. Pour chaque jeton, seuls 49 milliards de paramètres sont utilisés (52 milliards en comptant les couches d’entrée et de sortie) : le modèle choisit 4 experts parmi 128, plus un expert partagé. Il accepte du texte et des images en entrée, répond en texte, gère un contexte d’un million de jetons et plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l’Union européenne.

Mistral insiste sur l’origine du modèle : il a été entraîné à partir de zéro sur 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell, dans les propres centres de données de l’entreprise en Europe. Par rapport à la préversion, la société dit avoir ajouté trois semaines d’apprentissage par renforcement, avec des progrès surtout en code et en cybersécurité, et un raisonnement plus économe en jetons. Le modèle propose trois niveaux de raisonnement (low, medium et high, ce dernier par défaut), pour arbitrer entre coût et précision.

Outre les poids complets, Mistral publie une version quantifiée NVFP4, plus légère, prévue pour les GPU Blackwell. Le modèle reste un très gros modèle : les exemples de déploiement de la fiche visent un nœud de 8 GPU.

Les chiffres avancés par Mistral

Tous les résultats ci-dessous viennent de Mistral et n’ont pas été vérifiés de façon indépendante par Neural Brew :

• 19,7 % sur FrontierCode 2.0, un banc d’essai privé de Cognition qui juge si un mainteneur accepterait la modification de code proposée par l’agent ; Mistral s’y place en tête des modèles ouverts comparés.
• 48 % sur le Coding Agent Index d’Artificial Analysis, à égalité avec GLM-5.3 selon Mistral, mais avec 47 % de jetons en moins par tâche en moyenne.
• 41 % sur Terminal-Bench 4.0, soit 13 points de plus que la préversion d’après Mistral.
• 51 % sur le Cyber Index d’Artificial Analysis, qui mesure la capacité à trouver, reproduire et corriger des failles, et un taux de refus moyen de 96,6 % sur les requêtes de cyberattaque malveillantes.
• 26 sur l’Intelligence Index v5 d’Artificial Analysis. La fiche reconnaît que les meilleurs modèles ouverts chinois font mieux sur cet indice global, et présente Large 4 comme le premier des modèles ouverts occidentaux.

Dans une évaluation à l’aveugle de Surge citée par Mistral, les réponses de code de Large 4 sont préférées à celles de GLM-5.3, Kimi K3 et DeepSeek V4.1 Flash, mais pas à celles de Claude Opus 5.5.

Une licence ouverte, avec une exception

Le modèle est publié sous la Mistral Ecosystem Open-Weight License, une version modifiée de la licence MIT. On peut l’utiliser, le modifier, le réentraîner et le redistribuer, y compris commercialement. L’exception vise les entreprises qui exploitent une activité de « modèle en tant que service », c’est-à-dire qui donnent à des tiers un accès au modèle par API ou par des points d’accès hébergés : elles doivent signer une licence commerciale séparée avec Mistral. L’usage interne et l’intégration du modèle dans une fonction précise d’un produit ne sont pas concernés.

Où l’utiliser

Mistral annonce le modèle dans Mistral Studio, sur son API (identifiant mistral-large-4), sur OpenRouter, dans son agent de code Vibe Code, chez NVIDIA (points d’accès hébergés et conteneur NIM) et sur Microsoft Foundry, présenté comme le premier fournisseur cloud à le proposer. Les poids se déploient avec vLLM ou SGLang. La veille, Mistral avait aussi ouvert une API compatible avec le format Responses d’OpenAI, que nous avons détaillée dans notre article du 28 octobre.

Le volet cybersécurité, sous surveillance

Mistral a fait tester le modèle par des éditeurs de sécurité, dont CrowdStrike, Cloudflare, Zscaler et Rubrik, et cite aussi l’ENISA, l’agence européenne pour la cybersécurité. L’entreprise reconnaît une limite : en observant l’usage réel depuis la préversion, elle voit un « potentiel d’aide à de vraies attaques », même si le modèle refusait les attaques contre des cibles réelles, et dit modifier ses garde-fous en conséquence. Une variante spécialisée pour les tests d’intrusion est réservée à des partenaires, comme Orange Cyberdefense, après vérification et sous contrat.