O que a Mistral lançou
A Mistral AI abriu os pesos do Mistral Large 4, apelidado de Le Chonk. É um modelo nativamente multimodal, com 1 trilhão de parâmetros. A empresa afirma que ele foi treinado do zero em infraestrutura europeia. Uma prévia pública rodou no início do mês, e a Mistral diz que mais ou menos três semanas de aprendizado por reforço vieram depois, antes deste lançamento.
O modelo é descrito como um híbrido de seguimento de instruções e raciocínio, construído como sistema de mistura de especialistas, com entrada multimodal e fluência em mais de 160 idiomas.
Modos de raciocínio
Agora são três modos. O Low serve para tarefas simples e substitui a antiga configuração "None". O Medium atende ao trabalho do dia a dia. O High é o padrão e foi pensado para os casos mais difíceis, que exigem precisão. Isso dá às equipes um jeito direto de equilibrar qualidade da resposta e gasto com tokens.
Benchmarks, segundo a Mistral
Todos os números abaixo são a apresentação de resultados feita pela própria Mistral, inclusive os de benchmarks de terceiros que ela cita.
- Código: 19,7% no FrontierCode 2.0, benchmark privado da Cognition. No Artificial Analysis Coding Agent Index, o modelo marca 48%, mais ou menos no mesmo nível do GLM-5.3, usando em média 47% menos tokens por tarefa.
- Trabalho em terminal: 41% no Terminal-Bench 4.0, 13 pontos acima da prévia, com 30% menos tokens de saída.
- Segurança: 51% no Artificial Analysis Cyber Index e taxa média de recusa de 96,6% para pedidos cibernéticos maliciosos. No B3 Agent Security Benchmark, resiste a 97,1% dos ataques, contra 93,3% na prévia.
- Tarefas de trabalho: 84,5% no BrowseComp e 73,3% no Finch, benchmark de fluxos financeiros, resultado que a Mistral diz ficar atrás apenas do Kimi K3 entre os modelos abertos.
A Mistral também afirma que, depois da prévia, viu algum potencial de ganho real para atacantes no tráfego em produção e está mudando suas barreiras de proteção. Uma variante especializada em cibersegurança vai apenas para parceiros corporativos de design previamente selecionados, sob salvaguardas contratuais.
Licença, preço e onde encontrar
Os pesos saem sob a licença Mistral Ecosystem Open-Weight, uma MIT modificada. Você pode usar, modificar, fazer fine-tuning e comercializar o modelo. Há uma condição: a empresa que opera uma oferta de Model-as-a-Service precisa de uma licença comercial separada da Mistral.
O preço da API é de US$ 0,70 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,07 por milhão de tokens de entrada em cache e US$ 2,10 por milhão de tokens de saída. O acesso é pelo Mistral Studio, pela API da Mistral e pelo OpenRouter. Os pesos estão no Hugging Face, com implantação via vLLM ou SGLang. O Microsoft Foundry oferece uma versão gerenciada, com opções de implantação privada para desenvolvedores no Azure, e a NVIDIA oferece endpoints hospedados e um contêiner NIM. O Mistral Forge é o caminho para personalizar o modelo com dados próprios.
O que a fonte não traz
A página não informa requisitos de hardware para hospedagem própria nem traz verificação independente dos números dos benchmarks. Trate os resultados como um motivo para fazer o seu próprio teste, e não como um ranking em que dá para confiar.