Mistral Large 4 en poids ouverts : code, cyber et IA souveraine

Trois semaines après l’ouverture en préversion payante, Mistral AI a mis en ligne le 29 octobre les poids de Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk ». Selon le communiqué de Mistral, les fichiers sont téléchargeables, notamment via Hugging Face, ce qui permet de faire tourner le modèle sur son propre matériel sans faire transiter les données par l’API de la start-up. Lors de la présentation du 6 octobre, déjà croisée dans notre article sur les prix et les performances de Mistral Large 4, l’accès passait uniquement par l’API.

La fiche technique reste celle d’un modèle multimodal d’environ 1 000 milliards de paramètres en architecture mélange d’experts (MoE). Mistral souligne qu’il a été « entraîné de zéro » sur une infrastructure européenne, avec une traçabilité de la conception à la publication — un argument visant les appels d’offres publics et les stratégies d’IA souveraine des administrations et des grands comptes.

Depuis la preview, Mistral a poursuivi l’apprentissage par renforcement sur le code et la cybersécurité défensive, et revendique des gains « sans aucun signe de saturation ». Sur Terminal-Bench 4.0, le score progresse de 13 points pour atteindre 41 %, avec 30 % de tokens de sortie en moins. Sur l’indice de code agentique d’Artificial Analysis, Large 4 obtient 48 %, à égalité avec GLM-5.3, mais avec 47 % de tokens en moins par tâche en moyenne, selon le communiqué et le décryptage de Numerama.

Le modèle propose désormais trois modes de raisonnement (faible, moyen, élevé par défaut) pour arbitrer précision et coût. Mistral reconnaît toutefois que les meilleurs modèles ouverts chinois restent devant sur l’indice global d’Artificial Analysis.

Large 4 atteint 51 % sur l’indice Cyber d’Artificial Analysis (découverte, reproduction et correction de failles sans casser le reste). Ses garde-fous refuseraient en moyenne 96,6 % des requêtes malveillantes liées à la cybersécurité, le meilleur taux mesuré par Mistral parmi les modèles ouverts. La société admet néanmoins qu’en trafic réel, le modèle présente un « potentiel » d’aide à de vraies attaques et dit ajuster ses protections.

Une variante spécialisée (tests d’intrusion, red teaming) est réservée à des partenaires sous contrat, dont Orange Cyberdefense, uniquement sur des systèmes autorisés. Booz Allen, Cisco, Cloudflare, Fortinet, Rubrik et Zscaler sont cités à l’appui du lancement.

L’API passe à 0,70 dollar par million de tokens en entrée et 2,10 dollars en sortie (0,07 dollar pour l’entrée en cache), soit environ deux fois moins que le tarif standard de la préversion annoncé précédemment. Le modèle est aussi proposé dans Microsoft Foundry, présenté comme le premier cloud à l’accueillir, via des points d’accès NVIDIA et sur OpenRouter.

La licence Mistral Ecosystem Open-Weight (MIT modifié) autorise modification et usage commercial, sauf pour les entreprises qui revendent l’accès au modèle en Model-as-a-Service : un contrat séparé est alors requis. Large 3 était sous Apache 2.0, sans cette restriction.

Même compressé, Le Chonk reste un modèle de centre de données : il réclame plusieurs GPU de type Nvidia B200 ou B300. La cible reste clairement les banques, les industriels et les États — La Banque Postale, Crédit Agricole, ABN AMRO, Belfius et le laboratoire Φ-lab de l’Agence spatiale européenne figurent parmi les témoignages de l’annonce. Pour le grand public, Mistral a évoqué préparer une déclinaison allégée ; elle n’est pas disponible au moment de la publication des poids.