Le 6 octobre 2026, Mistral AI a lancé la préversion publique de Mistral Large 4, officieusement ML4, très officiellement « le Chonk ». Le modèle compte environ 1 000 milliards de paramètres au total, dont 52 milliards actifs par requête. Il est nativement multimodal. Les poids téléchargeables sont annoncés pour la fin du mois.
Un géant open weight forgé en Europe
Selon Mistral, ML4 a été entraîné à partir de zéro sur 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell dans les propres datacenters européens de l’entreprise. La préversion tourne sur la même infrastructure. C’est le plus gros modèle de la société à ce jour, et le premier jalon de la feuille de route financée par la série D de 3 milliards d’euros bouclée en septembre (Mistral).
Le modèle est déjà disponible via l’API de Mistral Studio. La publication des poids, attendue autour du 27 octobre, doit permettre de l’héberger soi-même. En attendant, Mistral le fait tester par des partenaires cybersécurité et des autorités publiques, avec une modération allégée sur certains usages de sécurité.
Cybersécurité, code et agents
Mistral met en avant des scores élevés sur des benchmarks critiques pour les entreprises. Sur l’Artificial Analysis Cyber Index, ML4 figure parmi les cinq meilleurs modèles au monde ; sur un test qui demande de reproduire puis corriger une vraie faille open source, il obtient 82 %, le meilleur score rapporté. Il résout 93 % des défis de Cybench. En codage agentique, son score combiné de 49,8 % le place devant plusieurs rivaux open weight chinois (Mistral, VentureBeat).
L’argument politique est clair : des modèles fermés refusent parfois les tâches de preuve de vulnérabilité dont les défenseurs ont besoin, alors que des acteurs malveillants contournent ces garde-fous. Un modèle à poids ouverts, déployable on-premise, doit permettre aux équipes de sécurité de travailler selon leurs propres règles.
Pourquoi la France y gagne
Pour Paris, Large 4 est un produit de souveraineté concrète : entraînement européen, droit européen, plus de 160 langues dont toutes les langues officielles de l’UE. Arthur Mensch, Guillaume Lample et Timothée Lacroix restent le visage d’une start-up française capable de publier un modèle de frontière après avoir levé 3 milliards d’euros (Numerama).
Le site indépendant Artificial Analysis a déjà noté la préversion au-dessus de la médiane du marché sur son indice, selon Orange / AFP. Ce n’est pas une validation scientifique définitive, mais un signal de performance mesurée hors communiqué.
La course aux poids ouverts
En publiant d’abord une API, puis les poids, Mistral reprend une séquence déjà vue sur ses modèles précédents : prouver la performance, puis ouvrir le téléchargement. La différence, cette fois, est l’échelle — 1 000 milliards de paramètres — et le timing, moins d’un mois après la série D (Orange / AFP).
Guillaume Lample a insisté sur la cybersécurité comme terrain où l’open weight change la donne pour les défenseurs. Si les poids sortent bien fin octobre, les équipes SOC et les chercheurs en vulnérabilités européens pourront tester cette promesse hors des filtres des modèles fermés.
Une préversion, pas un sacre
Les chiffres viennent surtout de Mistral. Les poids ne sont pas encore publics. La concurrence américaine et chinoise sort des modèles chaque trimestre. Et « open weight » ne veut pas dire gratuit pour toujours ni licence déjà fixée : Mistral n’a pas encore précisé les termes exacts de la publication de fin octobre.
Le run d’apprentissage par renforcement continue : Mistral affirme que le modèle n’a pas saturé. Les prochaines semaines diront si les poids confirmés tiennent les promesses de la préversion.
Si la sortie des poids tient la date, la France disposera d’un modèle de frontière entraîné chez elle, utilisable hors des API américaines — un outil rare à cette échelle en Europe.
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