Qué ha lanzado Mistral
Mistral AI ha abierto los pesos de Mistral Large 4, apodado Le Chonk. Es un modelo multimodal de forma nativa con 1 billón de parámetros. La compañía asegura que lo entrenó desde cero sobre infraestructura europea. A principios de este mes hubo una vista previa pública y, según Mistral, siguieron unas tres semanas más de aprendizaje por refuerzo antes de esta publicación.
Se presenta como un híbrido de seguimiento de instrucciones y razonamiento, construido como un sistema de mezcla de expertos con entrada multimodal y dominio de más de 160 idiomas.
Modos de razonamiento
Ahora hay tres modos. Low sirve para tareas sencillas y sustituye al antiguo ajuste «None». Medium cubre el trabajo cotidiano. High es el modo por defecto y está pensado para los casos más difíciles, donde hace falta precisión. Así, los equipos pueden equilibrar directamente la calidad de la respuesta y el gasto en tokens.
Benchmarks, según Mistral
Todas las cifras siguientes son la presentación de resultados que hace la propia Mistral, incluidos los benchmarks de terceros que cita.
- Programación: 19,7 % en FrontierCode 2.0, el test privado de Cognition. En el Artificial Analysis Coding Agent Index obtiene un 48 %, más o menos a la par de GLM-5.3, con un 47 % menos de tokens por tarea de media.
- Trabajo en terminal: 41 % en Terminal-Bench 4.0, 13 puntos más que en la vista previa, con un 30 % menos de tokens de salida.
- Seguridad: 51 % en el Artificial Analysis Cyber Index y una tasa media de rechazo del 96,6 % ante peticiones cibernéticas maliciosas. En el B3 Agent Security Benchmark resiste el 97,1 % de los ataques, frente al 93,3 % de la vista previa.
- Tareas de trabajo: 84,5 % en BrowseComp y 73,3 % en Finch, el benchmark de flujos financieros, donde según Mistral solo Kimi K3 lo supera entre los modelos abiertos.
Mistral añade que, tras la vista previa, detectó cierto potencial de ayuda real a ataques en el tráfico en producción y está cambiando sus salvaguardas. Una variante especializada en ciberseguridad se entrega únicamente a socios de diseño empresariales verificados, con garantías contractuales.
Licencia, precios y dónde conseguirlo
Los pesos se distribuyen bajo la licencia Mistral Ecosystem Open-Weight, una licencia MIT modificada. Se puede usar, modificar, ajustar y comercializar el modelo. Hay una condición: la empresa que ofrezca un servicio de tipo Model-as-a-Service necesita una licencia comercial aparte de Mistral.
La API cuesta 0,70 $ por millón de tokens de entrada, 0,07 $ por millón de tokens de entrada en caché y 2,10 $ por millón de tokens de salida. Se accede desde Mistral Studio, la API de Mistral y OpenRouter. Los pesos están en Hugging Face, con despliegue mediante vLLM o SGLang. Microsoft Foundry ofrece una versión gestionada con opciones de despliegue privado para desarrolladores de Azure, y NVIDIA ofrece endpoints alojados y un contenedor NIM. Mistral Forge es la vía para personalizar el modelo con datos propios.
Lo que la fuente no incluye
La página no da requisitos de hardware para autoalojar el modelo ni verificación independiente de los benchmarks. Las cifras justifican una prueba propia; como clasificación, todavía no tienen respaldo externo.