La société française Mistral AI vient de dévoiler Mistral Large 4, son nouveau modèle d’intelligence artificielle qui a pour surnom « Le Chonk ». Avec 1 000 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs à chaque traitement, il vise notamment les meilleurs modèles open-weight chinois tout en renforçant la position de Mistral dans la course aux modèles IA de pointe.
Un entraînement en Europe pour Large 4 (Le Chonk)
Mistral Large 4 repose sur une architecture Mixture of Experts (MoE) multimodale et peut traiter du texte et des images. Mistral indique l’avoir entraîné entièrement depuis zéro pendant environ deux mois avec 3 800 GPU Nvidia Grace Blackwell dans ses propres data centers européens, tandis que son entraînement couvre plus de 160 langues, dont l’ensemble des langues officielles de l’Union européenne.
Le modèle IA dispose également d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens, ce qui lui permet de travailler sur de très importants volumes d’informations dans une même requête. Mistral le présente comme un modèle généraliste capable de combiner raisonnement, programmation, compréhension d’images et fonctionnement agentique, avec un positionnement particulier dans la cybersécurité, la finance, le droit et l’industrie.
Mistral revendique des performances de premier plan parmi les modèles open-weight. Sur l’Artificial Analysis Cyber Index, Large 4 se classe notamment parmi les cinq meilleurs modèles mondiaux et atteint 82 % sur un test visant à reproduire puis corriger une vulnérabilité logicielle réelle. Il obtient également 93 % sur Cybench, un ensemble de 40 exercices issus de compétitions de cybersécurité.
La programmation figure également parmi les points forts annoncés. Large 4 obtient 61,7 % sur DeepSWE v1.1, 59,4 % sur SWE-Atlas-QnA et 28,3 % sur Terminal-Bench 4, tandis que Mistral indique un score de 49,8 % sur son Coding Agent Index. Lors d’une évaluation humaine à l’aveugle menée par Surge AI, la version Preview a obtenu la deuxième place parmi cinq modèles testés, derrière Claude Opus 5.
Mistral veut réduire l’écart avec les modèles chinois
Le lancement intervient alors que les modèles open-weight chinois occupent une place importante. Arthur Mensch, le patron de Mistral, et ses équipes présentent Large 4 comme une réponse à cette progression avec l’ambition de proposer le modèle open-weight le plus performant développé en Europe ou aux États-Unis. Mistral estime notamment son nouveau modèle supérieur à certains concurrents chinois dans des domaines comme la cybersécurité, même si les performances restent à confirmer sur des évaluations indépendantes plus larges.
Le modèle ne se limite toutefois pas au code et à la cybersécurité. Mistral revendique aussi des performances de pointe en finance, en fabrication, en analyse scientifique et en compréhension d’images, avec des capacités de « visual grounding » qui dépasseraient même certains modèles IA propriétaires sur les benchmarks internes de l’entreprise. Mistral affirme par exemple obtenir 42 % contre 41 % pour GPT-6 Astra d’OpenAI sur Dense 200.
Large 4 est disponible dès aujourd’hui en préversion publique via l’API de Mistral Studio. L’entreprise ne publiera toutefois les poids du modèle qu’à partir du 27 octobre. D’ici là, Mistral soumet le modèle à des tests en conditions réelles avec des spécialistes de la cybersécurité, des partenaires sélectionnés et des autorités publiques.
Cette phase de test est particulièrement importante pour un modèle doté de capacités avancées en cybersécurité. Mistral affirme avoir conçu Large 4 pour résister aux attaques par injection indirecte et indique un taux de résistance de 93,3 % sur le benchmark B3 de Lakera. L’entreprise souligne également que le modèle conserve un taux de refus élevé face aux requêtes malveillantes malgré ses capacités offensives potentielles, une combinaison qui doit permettre son utilisation dans des environnements de sécurité sensibles.
Au-delà des performances, Mistral mise ainsi sur le caractère open-weight de Large 4. Une fois les modèles disponibles, les entreprises et les administrations pourront les adapter et les déployer sur leur propre infrastructure, sans dépendre exclusivement des serveurs de Mistral. Pour la société française, cette possibilité constitue un argument de souveraineté numérique, notamment pour les organisations qui souhaitent conserver leurs données et leurs systèmes d’IA sous leur propre contrôle.
Mistral ne considère d’ailleurs pas Large 4 comme un aboutissement. L’entreprise affirme que son entraînement par renforcement se poursuit encore et que le modèle dispose d’une marge d’amélioration importante grâce à l’augmentation de ses capacités de calcul. Large 4 doit également servir de base à une nouvelle génération de modèles spécialisés développés pour différents secteurs et usages.
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