Tu veux les meilleurs outils IA avant les autres ?
On teste et on décrypte les nouveaux outils IA chaque soir, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Mistral AI ouvre l’accès à Mistral Large 4 via API et prévoit de publier ses poids le 26 octobre, avec des variantes quantifiées et un tarif de départ annoncé. Le modèle, premier grand lancement depuis Large 3, combine instruct, raisonnement et vision, et s’affiche comme une réponse open weight pour des secteurs soumis à de fortes contraintes d’hébergement.
Préversion ouverte, accès encadré et publication des poids annoncée
Mistral Large 4 est accessible en préversion publique via une API, sous l’identifiant mistral-large-4. Parallèlement, une préversion privée, moins modérée, permet à des partenaires de la cybersécurité et à des autorités publiques d’accéder aux poids du modèle. La publication des poids est prévue pour le 26 octobre, avec des versions quantifiées en FP8 et FP4, déployables sur quatre à huit GPU B200 ou B300. Le tarif affiché est de 1,36 dollar par million de tokens en entrée et 4,18 dollars en sortie. La documentation mentionne actuellement une remise divisant ces prix par deux, sans indication de durée. Mistral Large 4 doit également devenir le modèle par défaut de l’assistant Vibe, qui utilise aujourd’hui Mistral Medium 3.5.
Architecture MoE, vision intégrée et réglage fin du raisonnement
Premier grand modèle depuis Large 3, Mistral Large 4, surnommé « le Chonk », regroupe dans une seule version les modes instruct et raisonnement, ainsi que des capacités agentiques. Le paramètre reasoning_effort permet d’ajuster le degré de raisonnement, à l’instar de Mistral Small 4. Ce modèle utilise une architecture Mixture-of-Experts totalisant 1 050 milliards de paramètres, dont 49 milliards sont utilisés, et comprend également un encodeur de vision de 1,6 milliard de paramètres pour l’analyse d’images en complément du texte. Sa capacité de fenêtre de contexte s’élève à un million de tokens et il propose une prise en charge de plus de 160 langues, couvrant notamment toutes les langues officielles de l’Union européenne. Mistral AI se positionne à l’état de l’art parmi les modèles ouverts pour des secteurs comme la cybersécurité, la finance, la production industrielle et l’application multimodale, et indique surpasser les modèles fermés pour le repérage d’objets dans les images (visual grounding).
Positionnement open weight, concurrence chinoise et souveraineté
Après une période où Mistral AI était perçue comme en retrait dans les classements et davantage tournée vers le déploiement de solutions pour ses clients, l’entreprise affirme vouloir démontrer son niveau avec Mistral Large 4, un modèle à poids ouverts. Mistral AI présente ce modèle comme le meilleur à poids ouverts conçu en Europe ou aux États-Unis et indique qu’il figure parmi les meilleurs modèles ouverts au monde selon des classements agrégés. Cependant, dans le domaine des poids ouverts, des laboratoires chinois comme Kimi, DeepSeek et GLM dominent, et Mistral AI reconnaît que plusieurs de ces modèles restent supérieurs dans certains domaines. Pour justifier le choix des poids ouverts, Mistral AI met en avant la possibilité pour les entreprises d’héberger le modèle en interne, une exigence fréquente dans des secteurs comme la finance, la santé ou la défense, ainsi qu’un accès indépendant d’un fournisseur, alors que certains modèles fermés de pointe sont aujourd’hui restreints pour la cybersécurité. L’argument de souveraineté est également avancé : Mistral Large 4 a été entraîné entièrement en Europe sur 4 000 GPU dans les datacenters de l’entreprise. Cette puissance de calcul est qualifiée de modeste face aux géants américains, mais Mistral AI prévoit de l’augmenter grâce à une levée de fonds de 3 milliards d’euros finalisée en septembre.
