Mistral ouvre ML4, son modèle à mille milliards de paramètres

Mistral publie ML4. Mistral a publié les poids de Mistral Large 4, son modèle d’intelligence artificielle à mille milliards de paramètres. Cette publication concerne un modèle présenté comme ouvert. Mistral avait introduit ML4 plus tôt en octobre 2023. Les poids sont désormais disponibles sur Hugging Face et par l’intermédiaire de l’API de Mistral. La société positionne ce modèle sur des usages liés à la cybersécurité. Cette diffusion donne donc accès aux composants nécessaires pour exploiter le modèle dans ces deux canaux. L’annonce intervient alors que Mistral compare ML4 à GLM-5.3, un concurrent chinois distribué avec ses poids. Lire l’article de TechCrunch.

ML4 affronte GLM-5.3. Mistral indique que ML4 offre des performances comparables à celles de GLM-5.3. La comparaison porte aussi sur la quantité de tokens utilisée par tâche. ML4 en utilise 47 % de moins que le modèle chinois, selon les informations communiquées. Ce chiffre décrit une différence d’usage entre les deux modèles. Mistral affirme également que ML4 dépasse tous les autres modèles ouverts sur le Coding Agent Index. Cette affirmation concerne spécifiquement le classement annoncé par Mistral. Elle associe donc le modèle à la programmation assistée par agent, en plus de son ciblage cybersécurité. Les poids restent accessibles sur Hugging Face et via l’API de Mistral.

Mistral cible la cybersécurité ouverte

Pierre Stock défend le contrôle. Pierre Stock affirme que la publication des poids donnera aux organisations davantage de contrôle sur leur usage de l’intelligence artificielle pour se défendre. Il affirme aussi que les entreprises peuvent déployer le modèle sur site, dans leur propre écosystème. Ces déclarations présentent le déploiement interne comme une possibilité associée à ML4. Stock estime par ailleurs important de fournir rapidement des capacités de cybersécurité fondées sur l’intelligence artificielle à tout le monde. Il décrit ce problème comme soluble. Ces propos accompagnent la publication des poids, sans constituer une mesure de performance distincte de ML4. Le détail de l’annonce reprend ce positionnement.

Les canaux restent ouverts. Les utilisateurs peuvent récupérer les poids de ML4 sur Hugging Face ou accéder au modèle par l’API de Mistral. Cette double disponibilité distingue le téléchargement des poids de l’accès proposé par un service applicatif. Mistral présente ML4 comme un modèle ouvert à mille milliards de paramètres. La société le compare à GLM-5.3, dont les performances sont décrites comme comparables. Elle revendique aussi la première place parmi les modèles ouverts sur le Coding Agent Index. Enfin, l’utilisation de 47 % de tokens en moins par tâche constitue le principal chiffre communiqué pour la comparaison avec GLM-5.3. Ces éléments structurent l’annonce publiée le 30 octobre 2026.

Les poids arrivent sur Hugging Face

Arthur Mensch défend l’émancipation. Arthur Mensch affirme que l’intelligence artificielle doit être un outil d’émancipation, et non de domination. Cette déclaration accompagne la stratégie de publication portée par Mistral. ML4 est présenté comme un modèle ouvert, tandis que ses poids sont disponibles sur Hugging Face et par API. Pierre Stock relie cette publication au contrôle des organisations sur leurs usages de défense. Il affirme aussi qu’un déploiement sur site est possible dans leur propre écosystème. Mistral revendique enfin un avantage sur la consommation de tokens face à GLM-5.3, avec 47 % de tokens en moins par tâche, ainsi qu’un meilleur classement annoncé sur le Coding Agent Index.