Mistral lanza Mistral Large 4, un modelo de un billón de parámetros entrenado en Europa con 3.800 chips Grace Blackwel de NVIDIA

Mistral, el laboratorio francés de IA, acaba de ponerse al día. Lo ha hecho con su nuevo modelo Mistral Large 4, bautizado internamente con el sobrenombre de Le Chonk. Se trata del desarrollo más avanzado hasta la fecha para esta compañía.

El sistema cuenta con una arquitectura de un billón de parámetros y liberará sus pesos abiertos a finales de octubre. Con este despliegue, el laboratorio francés busca consolidar una alternativa europea soberana frente a las plataformas cerradas estadounidenses y las soluciones abiertas procedentes de China.

Un modelo made in Europe

El modelo repite con la arquitectura MoE o mezcla de expertos que activa 49.000 millones de parámetros por cada proceso de inferencia. Esta técnica se utiliza, precisamente, para aumentar la eficiencia del modelo. Según la compañía, su diseño admite capacidades multimodales nativas preparadas para procesar planos técnicos de ingeniería, imágenes geoespaciales de alta resolución y análisis de documentos financieros complejos.

Otro detalle importante es que el entrenamiento se ha ejecutado íntegramente en centros de datos europeos. Y se ha hecho con un clúster propio equipado con 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell. En la misma línea, la compañía ha querido dejar muy claro que el desarrollo se ajusta a la normativa de la Unión Europea y cubre más de 160 idiomas. Además, al ser de uso libre, permite a las organizaciones desplegarlo en sus servidores locales sin depender de la nube.

¿Cómo queda este modelo frente a la competencia?

Aunque los benchmark no dejan de ser pruebas sintéticas que ofrecen resultados sintéticos, sí que ayudan a tener claro dónde se sitúa un modelo con respecto a la competencia. De todos modos, los datos de los cuales disponemos son aportados por la propia Mistral. Eso un detalle a tener en cuenta, no solo con este lanzamiento, sino con cualquiera.

Sea como fuere, en el terreno de la ciberseguridad, Mistral Large 4 alcanza un 82% en el índice AA Cyber al reproducir y corregir vulnerabilidades reales en código abierto. Esta métrica supera el comportamiento de modelos propietarios como GPT-6 Astra o Claude Opus 5.5, cuyos filtros suelen bloquear este tipo de pruebas por precaución. Para tareas de defensa digital, el acceso a un sistema con pesos abiertos evita bloqueos imprevistos durante la contención de brechas de seguridad críticas.

En las pruebas generales de ingeniería de software, el modelo obtiene un 61,7% en el banco de pruebas DeepSWE v1.1 y un 59,9% en AutomationBench para flujos ofimáticos. Además, en evaluaciones a ciegas coordinadas por la firma Surge AI, evaluadores humanos situaron a la propuesta europea en segundo lugar global con una puntuación de 3,74 sobre 5.

Estos registros confirman que estamos ante un verdadero modelo frontera que mira de tú a tú a los pesos pesados del sector.

Primero en la API, luego en abierto

A pesar de que este será un modelo abierto, al principio solo está disponible inicialmente mediante una API. Todo eso será mientras completan los protocolos de auditoría con administraciones públicas y expertos en ciberdefensa. En declaraciones concedidas a TechCrunch, el vicepresidente de ciencia de Mistral, Pierre Stock, explicó que colaboran "con socios de confianza y gobiernos para asegurar que los pesos abiertos se utilicen para defender y no para ataques maliciosos".

Esto en la práctica quiere decir que la compañía retrasará tres semanas la liberación de los pesos para certificar sus barreras de contención. Stock defendió la rentabilidad de su desarrollo, con una escala de costes "entre dos y tres veces menor que la de los competidores chinos y significativamente inferior a la de los modelos cerrados".

De hecho, es este enfoque precisamente el que ha atraído a empresas como Samsung, que optimizan el diseño de semiconductores con Mistral Large.

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