Mistral Large 4 : un modèle de mille milliards de paramètres aux poids ouverts fin octobre

Mistral AI a lancé Mistral Large 4, et le détail qui le distingue n'est pas sa taille mais sa licence : les poids arrivent.

De quoi s'agit-il

Large 4 est un modèle de mélange d'experts nativement multimodal doté de 1 000 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs sur un token donné. Il est disponible dès maintenant en préversion publique via l'API, avec des poids ouverts prévus pour fin octobre.

Le tarif est de 1,36 $ par million de tokens en entrée et 4,18 $ par million en sortie. À titre de comparaison, GPT-6 Sol d'OpenAI est affiché à 2 $ et 10 $, et Claude Sonnet 5.5 d'Anthropic aux mêmes 2 $ et 10 $.

Ce que Mistral affirme

L'annonce met en avant la sécurité : Mistral indique que Large 4 obtient un score de 82% sur la reproduction et la correction de vulnérabilités, ce qu'elle qualifie de meilleur score parmi tous les modèles. L'entreprise rapporte aussi 61,7% sur DeepSWE v1.1 pour le code, et affirme surpasser tous les modèles open source sur le benchmark d'agent juridique de HarveyAI, ainsi que dépasser GPT-6 Astra sur les tâches juridiques et financières.

Ce sont les chiffres du fournisseur lui-même. Des évaluations indépendantes suivront une fois les poids rendus publics, et c'est à ce moment-là qu'elles vaudront la peine d'être prises au sérieux.

Pourquoi des poids ouverts à cette échelle comptent

Un modèle que l'on peut télécharger est un modèle que l'on peut exécuter au sein de sa propre infrastructure, affiner, et continuer à faire tourner si le fournisseur change ses prix ou ses conditions. Pour les industries réglementées en Europe en particulier, où la résidence des données est une condition plutôt qu'une préférence, un modèle de pointe aux poids publiés par une entreprise européenne change la donne en matière d'achat.

Le hic, c'est le matériel. Mille milliards de paramètres, même avec 49 milliards actifs, ce n'est pas quelque chose que l'on fait tourner sur un poste de travail. Des poids ouverts à cette échelle profitent surtout aux organisations disposant de leur propre capacité GPU, ou aux fournisseurs cloud qui l'hébergeront.

À qui cela s'adresse

Aux équipes qui ont besoin d'un modèle puissant sous leur propre contrôle, et aux équipes travaillant dans le juridique, la finance ou la sécurité, domaines où Mistral concentre ses affirmations. Pour tous les autres, la préversion API à 1,36 $ et 4,18 $ reste simplement l'un des moyens les moins chers d'essayer un modèle de taille frontière ce mois-ci.