Mistral Large 4 : les poids ouverts sont publiés

Mistral AI a publié le 29 octobre 2026 les poids de Mistral Large 4, son modèle phare présenté en préversion au début du mois. Surnommé « le Chonk » par l'entreprise, ce grand modèle de langage d'environ 1 000 milliards de paramètres est désormais téléchargeable sur Hugging Face. L'annonce lève aussi l'une des principales inconnues : la licence. Ce n'est pas l'Apache 2.0 de Large 3, mais une licence maison dérivée de la licence MIT.

Une licence ouverte, avec une restriction

Les poids sont diffusés sous la « Mistral Ecosystem Open-Weight License », présentée comme une licence MIT modifiée. Elle autorise l'utilisation, la modification, le fine-tuning et la commercialisation du modèle. Une exception de taille toutefois : les entreprises qui proposent le modèle sous forme de service (Model-as-a-Service) doivent obtenir une licence commerciale distincte auprès de Mistral. En clair, une entreprise peut intégrer Large 4 dans ses propres produits, mais un hébergeur qui voudrait revendre l'accès au modèle devra négocier avec l'éditeur.

Ce que contient la publication

Le dépôt mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B précise l'architecture : un mélange d'experts (MoE) d'environ 1 000 milliards de paramètres au total, dont environ 52 milliards actifs (49 milliards par jeton hors couches d'embedding et de sortie, selon la fiche). Le modèle accepte une fenêtre de contexte d'un million de jetons et prend en entrée le texte et les images. Il propose trois niveaux de raisonnement : bas, moyen et haut, ce dernier étant le réglage par défaut.

Mistral fournit des exemples de déploiement avec vLLM, SGLang, TensorRT LLM ou un conteneur NVIDIA NIM. Les exemples de la fiche reposent sur un parallélisme sur huit GPU, et un point de contrôle au format NVFP4 vise les GPU de génération Blackwell. Autrement dit, l'auto-hébergement reste réservé à des infrastructures conséquentes.

Des scores en progrès, toujours autodéclarés

Par rapport à la préversion, Mistral revendique des progrès sur les tâches d'agent. Sur Terminal-Bench 4.0, le score passe de 28 % à 41 %, avec 30 % de jetons de sortie en moins. L'entreprise annonce 48 % à l'indice Coding Agent d'Artificial Analysis, au niveau de GLM-5.3, et 84,5 % sur BrowseComp. Ces résultats sont publiés par Mistral elle-même et devront être confirmés par des évaluations indépendantes.

La cybersécurité au cœur de l'annonce

Le titre du billet, « Built for Coders, Trusted by Defenders », résume le positionnement. Mistral affirme que le modèle intègre des garde-fous pour distinguer les tâches de cybersécurité défensives des demandes malveillantes, avec un taux de refus moyen de 96,6 % sur ces dernières. L'entreprise indique aussi avoir ajusté ces protections après avoir observé le trafic réel, en raison d'un risque d'aide à de véritables attaques. Une variante spécialisée pour les usages cyber avancés est en préversion auprès de partenaires comme Orange Cyberdefense, avec un accès soumis à vérification et limité aux systèmes détenus ou autorisés.

Reste une limite propre aux poids ouverts : une fois le modèle téléchargé, ces garde-fous peuvent être modifiés par fine-tuning, et l'éditeur n'a plus la main sur les usages.

Des tarifs revus à la baisse

Côté API, le billet affiche 0,70 dollar par million de jetons en entrée, 0,07 dollar pour les jetons d'entrée en cache et 2,10 dollars par million de jetons en sortie, contre 1,36 et 4,18 dollars lors de la préversion. Le modèle est accessible via Mistral Studio, l'API de Mistral, OpenRouter, Microsoft Foundry et les points d'accès hébergés par NVIDIA. Pour le contexte de la préversion, voir notre article Mistral Large 4 : ce que l'on sait du modèle.