Le fait
Mistral AI a publié le 29 octobre 2026 les poids (les paramètres qui permettent de faire tourner le modèle chez soi) de Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk », son modèle multimodal de 1 000 milliards de paramètres. La préversion datait du 6 octobre (notre billet). Trois semaines d’apprentissage par renforcement supplémentaires ont, selon Mistral, nettement amélioré la programmation et la cybersécurité défensive.
Contexte
Mistral annonce 48 % au Coding Agent Index d’Artificial Analysis, au niveau du chinois GLM-5.3 avec 47 % de jetons en moins par tâche, 41 % à Terminal-Bench 4.0 (13 points de plus que la préversion) et 51 % au Cyber Index d’Artificial Analysis. Le modèle refuse en moyenne 96,6 % des demandes cyber malveillantes. Mistral reconnaît pourtant avoir observé, dans son trafic, un potentiel d’aide à de vraies attaques et renforce ses garde-fous. Une variante spécialisée (tests d’intrusion, red team) est réservée à des partenaires vérifiés comme Orange Cyberdefense.
Les poids sont sur Hugging Face, sous une licence MIT modifiée : usage commercial libre, sauf pour les offres de modèle en tant que service, qui exigent une licence séparée. L’API coûte 0,70 dollar par million de jetons en entrée et 2,10 en sortie.
Pourquoi ça compte
« Un accès qui ne peut pas être coupé, par définition », résume Pierre Stock, vice-président science de Mistral, à TechCrunch. Pour une banque ou une administration, pouvoir faire tourner un modèle de pointe en interne pour analyser son code et ses vulnérabilités change la donne.
Lecture Neurone21
Les scores sont ceux de Mistral, le rapport technique est annoncé. Et 1 000 milliards de paramètres restent hors de portée d’un serveur ordinaire : l’auto-hébergement concerne d’abord les grands comptes.