Mistral ouvre les poids de Large 4, son modèle à 1 000 milliards de paramètres

Ce que Mistral a publié

Mistral AI a annoncé le 29 octobre 2026 que les poids de Mistral Large 4, son modèle phare surnommé « Le Chonk », sont désormais ouverts. Mistral le décrit comme un modèle de 1 000 milliards de paramètres, nativement multimodal (il lit du texte et des images), qui réunit dans les mêmes poids les réponses directes et le raisonnement (avec trois niveaux de raisonnement au choix), et qui a été entraîné à partir de zéro sur une infrastructure européenne. Le modèle était en préversion publique depuis le début du mois : la version finale a reçu, selon Mistral, trois semaines d'apprentissage par renforcement supplémentaires.

La fiche du modèle dans la documentation de Mistral donne des valeurs plus précises : 1 050 milliards de paramètres au total, dont 52 milliards actifs, un encodeur d'images de 1,6 milliard de paramètres et une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Le 31 octobre 2026, cette fiche portait encore la date du 6 octobre 2026 et la mention « Public Preview », celles de la préversion.

« Actifs » est le mot important. Large 4 est un modèle à mélange d'experts (mixture of experts) : à chaque mot traité, seule une petite partie du réseau travaille. D'après la fiche publiée par Mistral sur Hugging Face, un aiguilleur choisit pour chaque token 4 experts parmi 128, plus un expert partagé toujours actif. C'est ce qui permet à un modèle de cette taille de répondre à un coût raisonnable.

Le modèle est proposé dans les services de Mistral (Studio, API, assistant de programmation Vibe Code), chez OpenRouter, sur l'offre Foundry de Microsoft et sur les services de NVIDIA, liste l'annonce de Mistral. Le tarif de l'API, affiché en dollars dans la fiche du modèle, est de 0,70 dollar par million de tokens en entrée (0,07 dollar pour les tokens d'entrée mis en cache) et de 2,10 dollars par million de tokens en sortie. La rédaction n'a pas pu lire de montant en euros sur cette fiche : seul le tarif en dollars est cité ici.

Ce que permet la licence

Des poids ouverts ne veulent pas dire « libre de tout usage ». Le modèle est distribué sous la Mistral Ecosystem Open-Weight License, que Mistral présente comme une version modifiée de la licence MIT. Elle autorise à utiliser, copier, modifier, réentraîner, redistribuer et vendre le modèle et ses dérivés, à condition de conserver la mention de copyright et de licence.

La modification tient en une clause. Une entreprise qui exploite le modèle « en service » (model as a service), c'est-à-dire qui donne à des tiers un accès au modèle pour l'interroger ou le réentraîner en leur laissant la main sur les entrées, les paramètres ou les données, doit d'abord signer une licence commerciale séparée avec Mistral. Le texte de la licence exclut de cette définition les produits destinés à l'utilisateur final où le modèle sert une fonction précise, ainsi que le simple relais de requêtes vers un modèle hébergé ailleurs. L'usage interne, sans mise à disposition de tiers, est explicitement dispensé.

En clair : une banque ou une collectivité peut installer Large 4 sur ses serveurs pour ses propres équipes sans rien demander. Un hébergeur qui voudrait revendre l'accès au modèle, comme le font les plateformes d'inférence, doit passer un contrat. C'est plus restrictif qu'une licence open source au sens strict, et c'est la principale différence avec la licence MIT d'origine. Pour comparer : Beam, de Reflection, est publié sous licence Apache 2.0, sans clause de ce type, et Muse Spark Open, de Meta, impose sa propre licence avec un seuil de chiffre d'affaires.

Peut-on le faire tourner chez soi ?

Pas sur un ordinateur ordinaire. Selon la présentation technique publiée par Hugging Face, les versions les plus compressées (quantification sur 2 bits, qui dégrade un peu la précision) tiennent sur une seule machine Apple Silicon Ultra dotée de 512 Go de mémoire unifiée ; sur un Mac M3 Ultra, Hugging Face mesure environ 15 tokens par seconde en génération avec la version Q2_K. Les autres versions demandent plusieurs cartes graphiques : la recette d'hébergement proposée par Hugging Face s'appuie sur 8 GPU NVIDIA H200, et la version NVFP4 servie par vLLM exige des cartes de génération Blackwell.

Pour un particulier, l'intérêt de ces poids est donc indirect. Ils permettent à des acteurs français ou européens (entreprises, administrations, chercheurs) d'héberger un modèle de premier plan sans dépendre d'une API étrangère. Pierre Stock, vice-président chargé de la science chez Mistral, résume l'argument auprès de TechCrunch : avec des poids ouverts, l'accès au modèle « ne peut pas être coupé, par définition » (traduction Le Latent).

Les chiffres annoncés, et ce qu'on a vérifié

Mistral met en avant la programmation et la cybersécurité. Selon son annonce, Large 4 obtient 41 % au test Terminal-Bench 4.0, soit 13 points de plus que la préversion, et 48 % à l'indice Coding Agent d'Artificial Analysis, à égalité avec le modèle chinois à poids ouverts GLM-5.3 tout en consommant en moyenne 47 % de tokens en moins par tâche. Mistral annonce aussi un taux de refus de 96,6 % sur des demandes malveillantes en cybersécurité. Ce sont des chiffres de l'éditeur, que la rédaction n'a pas reproduits.

Les documents de Mistral eux-mêmes n'arrondissent pas de la même façon. L'annonce et la fiche Hugging Face parlent d'environ 1 000 milliards de paramètres, la fiche de la documentation de 1 050 milliards. Pour les paramètres actifs, la fiche Hugging Face précise 49 milliards par token, et 52 milliards en comptant les couches d'embeddings et de sortie : c'est ce second chiffre que retiennent la documentation et le nom du dépôt. Pour les scores, mieux vaut préciser la version : selon l'annonce de Mistral, la préversion obtenait 28 % à Terminal-Bench 4.0 et 93,3 % de résistance aux attaques sur le test B3, la version finale 41 % et 97,1 %.

Next, qui suit le modèle depuis la préversion, rapporte qu'Artificial Analysis le juge très verbeux, ce qui peut alourdir la facture réelle malgré un tarif par token bas.

Ce qu'on ne sait pas encore

• Le rapport technique complet : Mistral écrit qu'il arrive « bientôt », sans date. C'est lui qui devra détailler les données d'entraînement et les conditions des tests.
• La place du modèle dans Vibe, l'assistant grand public de Mistral (l'ex-Le Chat, renommé le 28 mai 2026) : l'annonce invite à essayer Large 4 dans Vibe Code, pour la programmation, sans dire s'il sert aussi aux conversations de tous les jours.
• Un prix en euros : seul le tarif de l'API en dollars est cité dans l'annonce.

Pour un modèle qui publie aussi ses données et ses recettes d'entraînement, voir Apertus 1.5. Les autres sorties de modèles ouverts sont dans la rubrique Open source, et l'entreprise a sa fiche : Mistral AI.