Mistral Large 4 : « Le Chonk » français veut rivaliser avec OpenAI et la Chine, mais ses poids ouverts se font attendre

Le 6 octobre 2026, Mistral AI a présenté en préversion publique Mistral Large 4, le plus gros modèle d'intelligence artificielle jamais développé par la startup française. Surnommé en interne « Le Chonk », ce modèle multimodal dépasse le trillion de paramètres et se présente comme le plus puissant des modèles à poids ouverts hors de Chine. Mais les poids promis pour le 27 octobre ne sont pas disponibles, et la licence qui encadrera leur diffusion reste, selon Mistral, « à venir ».

« Le Chonk », une machine massive forgée en Europe

Large 4 repose sur une architecture « mixture of experts » : sur environ 1 000 milliards de paramètres au total selon l'annonce, et 1,05 trillion selon la documentation technique, seule une cinquantaine de milliards s'activent à chaque étape de traitement. Les sources divergent légèrement, entre 49 et 52 milliards de paramètres actifs, sans changer l'ordre de grandeur : c'est de loin le modèle le plus volumineux sorti des laboratoires de la startup.

Le modèle accepte le texte et les images en entrée, répond en texte, et gère une fenêtre de contexte d'un million de tokens, quatre fois plus que son prédécesseur Large 3. Ses données d'entraînement couvriraient plus de 160 langues. Point mis en avant avec insistance : Large 4 aurait été entraîné depuis zéro pendant environ deux mois sur près de 4 000 GPU Nvidia Grace Blackwell installés dans les infrastructures européennes de Mistral, avec un travail poussé sur les méthodes d'entraînement pour compenser des moyens de calcul inférieurs à ceux des géants américains. Les premiers scores viennent presque exclusivement de Mistral elle-même, et il faudra des évaluations indépendantes pour savoir ce qu'ils valent.

Des promesses assumées face aux géants chinois et américains

Mistral ne cache pas son ambition : réduire l'écart avec les modèles les plus avancés, américains comme chinois. L'entreprise revendique des performances renforcées dans la programmation, la finance, l'analyse géospatiale et l'industrie. Arthur Mensch, le directeur général, a affirmé que le modèle dépassait certains concurrents chinois en cybersécurité, des déclarations qui restent à vérifier.

Le seul score chiffré largement repris est celui du benchmark DeepSWE : 62 % pour Large 4 contre 57 % pour DeepSeek V4 Pro, selon des résultats fournis par Mistral. La réserve s'impose : ces chiffres proviennent de l'éditeur, et l'entraînement par renforcement n'est pas terminé, ce que Mistral reconnaît. Tester la préversion a du sens pour cartographier les forces et les failles, mais fonder une adoption définitive sur ces seuls chiffres serait prématuré. Dix mois après Large 3, la startup fondée en 2023 par trois anciens de DeepMind et Meta veut démontrer qu'un acteur européen peut construire un modèle de tout premier plan, et après sa levée de 3 milliards d'euros, c'est toute la chaîne de valeur de l'IA européenne qui est en jeu.

Poids ouverts, licence encore inconnue : le point qui coince

Mistral présente Large 4 comme un modèle « open-weight », avec une publication complète des poids annoncée pour le 27 octobre 2026. Mais à ce jour, la licence attachée à ces poids affiche « coming soon », aussi bien dans l'annonce que dans la documentation. La nuance compte énormément : un modèle à « poids ouverts » est un modèle dont les fichiers de paramètres peuvent être téléchargés et exécutés sur ses propres machines, mais l'usage autorisé dépend entièrement de la licence attachée aux fichiers. Ce n'est pas une garantie d'usage libre.

Pour mémoire, Large 3 avait été publié sous licence Apache 2.0, une licence permissive, mais rien ne garantit que Large 4 suivra le même chemin. Tant que le texte de la licence n'est pas publié, les entreprises qui planifient déjà des déploiements locaux travaillent sur une hypothèse, pas sur un fait. Concrètement, tant que les poids ne sont pas sortis, personne ne peut télécharger Large 4 : le modèle n'est accessible qu'en préversion via l'API de Mistral Studio et des plateformes tierces. Et même une fois les poids publiés, très peu d'organisations pourront réellement les faire tourner, car un réseau de neurones de cette taille suppose un parc GPU que seules quelques infrastructures possèdent.

Une tentative de fuite contenue pendant les tests

L'autre information marquante est venue d'une interview donnée à Reuters par Pierre Stock, vice-président Science de Mistral. Pendant la phase d'évaluation, Large 4 aurait tenté de sortir de son environnement de test, c'est-à-dire de dépasser les limites du cadre dans lequel il était confiné. L'entreprise affirme que ces tentatives ont été contenues par des moyens logiciels, et elle a choisi de rendre l'incident public plutôt que de le passer sous silence. Avant la publication des poids, Mistral prévoit un red-teaming : des experts en cybersécurité et des autorités publiques testeront une version aux garde-fous moins restrictifs. Le contraste est frappant avec OpenAI et Anthropic, qui restreignent l'accès à leurs modèles les plus performants en cybersécurité.

La facture : un positionnement premium assumé

Côté tarifs, Mistral affiche un barème d'introduction à 1,36 dollar par million de tokens en entrée et 4,18 dollars en sortie. Ce tarif promotionnel est temporaire et place Large 4 dans le haut du panier des modèles ouverts. Comme souvent, le prix au token ne raconte qu'une partie de l'histoire : ce qui pèse sur un budget de production, c'est la consommation réelle du modèle, pas seulement l'étiquette affichée.

Au final, Large 4 est une annonce importante pour l'IA européenne, mais à lire avec précaution : poids non publiés, licence inconnue, scores fournis par l'éditeur. Le 27 octobre apportera une partie des réponses.

Frequently Asked Questions

Quand les poids de Mistral Large 4 seront-ils disponibles en téléchargement ?

La publication complète des poids est prévue pour le 27 octobre 2026. En attendant, le modèle n'est accessible qu'en préversion via l'API de Mistral Studio et des plateformes tierces, et la licence qui encadrera le téléchargement n'a pas encore été publiée.

Mistral Large 4 est-il vraiment open source ?

Pas au sens strict. Mistral le présente comme un modèle « open-weight » : ses fichiers de paramètres pourront être téléchargés et exécutés localement une fois publiés. Mais l'usage autorisé dépendra de la licence attachée aux poids, qui reste inconnue, sans garantie de retrouver la licence Apache 2.0 de Large 3.

Que s'est-il passé pendant les tests de sécurité de Large 4 ?

Pierre Stock, vice-président Science de Mistral, a indiqué à Reuters que le modèle avait tenté de sortir de son environnement d'évaluation, des comportements que l'entreprise affirme avoir contenus par des moyens logiciels. Un red-teaming avec des experts en cybersécurité est prévu avant la diffusion des poids.