Mistral Large 4 relance la bataille des modèles ouverts

Mistral AI relance sa gamme avec Mistral Large 4, son premier grand modèle depuis Large 3, lancé en décembre 2025. La startup française présente cette version comme une réponse à son recul dans plusieurs classements de modèles avancés. Elle avait semblé concentrer davantage ses efforts sur le déploiement de solutions destinées à ses clients. Large 4 remet les poids ouverts au centre de sa stratégie. Mistral AI le surnomme « le Chonk » en interne. Le modèle réunit les modes instruction et raisonnement, ainsi que des capacités agentiques. Les développeurs peuvent régler l’intensité du raisonnement avec le paramètre reasoning_effort. La présentation officielle de Mistral AI détaille cette architecture hybride.

Une architecture très large distingue Large 4 par une architecture Mixture-of-Experts comptant 1 050 milliards de paramètres. Seuls 49 milliards sont actifs. Un encodeur de vision de 1,6 milliard de paramètres complète le modèle et lui permet de traiter des images. Sa fenêtre de contexte atteint un million de tokens. Le modèle maîtrise nativement plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l’Union européenne. Mistral AI revendique « l’état de l’art » parmi les modèles ouverts pour la cybersécurité, la finance, la production industrielle et les usages multimodaux. L’entreprise affirme aussi dépasser les modèles fermés sur le repérage d’objets dans les images, appelé visual grounding.

Mistral cible les usages métiers

Les poids ouverts constituent le principal axe de positionnement de Large 4. Mistral AI le présente comme le meilleur modèle à poids ouverts conçu en Europe ou aux États-Unis. Les classements agrégés le placent parmi les meilleurs modèles ouverts au monde. La startup reconnaît toutefois que plusieurs laboratoires chinois conservent un avantage dans certains domaines. Kimi, DeepSeek et GLM figurent parmi les modèles cités. Mistral avance deux arguments pour cette approche. Les entreprises peuvent héberger elles-mêmes un modèle dont les poids sont publiés. Cette possibilité répond notamment aux besoins de secteurs sensibles comme la finance, la santé et la défense. L’accès ne dépend alors pas d’un fournisseur unique.

Un entraînement européen accompagne cette stratégie de souveraineté. Mistral AI indique avoir entraîné Large 4 de bout en bout en Europe. L’opération a mobilisé 4 000 GPU installés dans ses propres centres de données. Cette capacité reste présentée comme modeste face à celle des grands acteurs américains. La startup compte augmenter ses moyens grâce à une levée de fonds de 3 milliards d’euros, bouclée en septembre. Large 4 est actuellement accessible à tous les développeurs en préversion publique via l’API, sous l’identifiant mistral-large-4. Des partenaires de la cybersécurité et des autorités publiques disposent aussi d’une préversion privée, moins modérée, avec accès aux poids du modèle.

Les poids arrivent le 26 octobre

La publication des poids est prévue le 26 octobre. Mistral AI annonce des versions quantifiées en FP8 et FP4. Elles pourront être déployées sur quatre à huit GPU B200 ou B300. L’API facture actuellement 1,36 dollar par million de tokens en entrée et 4,18 dollars en sortie. La documentation du modèle affiche toutefois des prix divisés par deux. Elle ne précise pas la durée de cette remise. Mistral Large 4 doit également devenir le modèle par défaut de l’assistant Vibe. Celui-ci utilise aujourd’hui Mistral Medium 3.5. Les développeurs peuvent consulter les paramètres et conditions techniques dans la documentation de Mistral Large 4.