Mistral Large 4: el modelo europeo de un billón de parámetros, en vista previa

Mistral, la empresa francesa de IA, ha presentado Mistral Large 4, un modelo que ya se puede probar y cuyos pesos prometen publicar a finales de octubre. Casi todo lo que se sabe de su rendimiento sale de la propia empresa, así que conviene separar lo que dice Mistral de lo que ha medido alguien de fuera.

Qué ha presentado Mistral

El 6 de octubre de 2026, Mistral anunció la vista previa pública de Mistral Large 4, al que llama "le Chonk" de forma informal. Según la empresa, es un modelo con 1 billón de parámetros que entiende texto e imágenes, y 49.000 millones de esos parámetros se activan cada vez que responde. Lo describe como el mayor y más capaz de los suyos.

Hoy se puede probar por API en Mistral Studio. Mistral afirma que lo entrenó desde cero con 3.800 GPUs de NVIDIA en sus propios centros de datos en Europa. Pierre Stock, vicepresidente de ciencia de la empresa, habló en TechCrunch de unas 4.000 GPUs, así que la cifra exacta depende de quién la cuente. Los dos coinciden en que es bastante menos potencia que la de otros laboratorios.

Qué significa "pesos abiertos"

Un modelo de pesos abiertos es uno cuyos ficheros puede descargar y ejecutar una empresa en sus propios servidores, sin pasar por la nube del fabricante. Eso da más control sobre los datos y evita depender de que el proveedor siga ofreciendo el servicio.

Ojo con el matiz: todavía no hay pesos. TechCrunch recuerda que, por ahora, el modelo solo está disponible a través de un punto de acceso con sus salvaguardas, y que Mistral publicará los pesos cuando termine las pruebas de seguridad. Mistral habla de "finales de este mes"; TechCrunch menciona unas tres semanas. Hasta entonces, trabaja con socios de ciberseguridad y autoridades estatales que acceden a una versión con menos moderación.

Qué resultados cuenta Mistral

Estos son datos de la propia empresa, salvo que se indique lo contrario:

• Ciberseguridad: Mistral dice que está entre los cinco mejores modelos del Artificial Analysis Cyber Index, un índice independiente, y que lidera a los modelos abiertos desarrollados fuera de China. En una de sus pruebas, que pide reproducir un fallo real de un programa y arreglarlo, afirma que saca un 82%, la mejor nota de todos los modelos. Mistral añade que varios modelos cerrados puntúan casi cero en esa prueba porque se niegan a hacerla.
• Programación: 61,7% en DeepSWE v1.1 y 28,3% en Terminal-Bench 4. En una evaluación a ciegas con Surge AI, dice haber quedado segundo de cinco modelos con un 3,74 sobre 5, solo por detrás de Claude Opus 5 (4,22).
• Trabajo de oficina: 59,9% en AutomationBench, una prueba con 657 tareas de empresa en aplicaciones como Gmail, Google Sheets, Slack o Salesforce.
• Finanzas y derecho: según Mistral, evaluadores externos de vals.ai le dan mejor nota que a GPT-6 Astra en ambos casos, y en el Legal Agent de Harvey supera a todos los modelos abiertos.
• Seguridad: dice resistir el 93,3% de los ataques en el B3 AI Security Benchmark de Lakera.

Que Mistral cite evaluadores externos no cambia que los resultados los presenta ella misma. TechCrunch lo deja claro: con las pruebas todavía pendientes, la empresa "espera" que sea el mejor modelo abierto, sobre todo fuera de China.

Lo que cuenta la prensa

WIRED recoge que Mistral lo presenta como el modelo abierto más capaz desarrollado fuera de China y "muy, muy cerca" de algunos modelos de pago. Guillaume Lample, cofundador y director científico, resume el mensaje: Mistral "sigue en la carrera" por tener el mejor modelo. WIRED añade que la empresa, con menos capital y menos potencia de cálculo que OpenAI y Anthropic, ha ido por detrás en rendimiento, ingresos y frecuencia de lanzamientos.

También hay contexto económico. Mistral dice que este modelo es el primer hito de la hoja de ruta que financia su ronda Serie D de 3.000 millones de euros. WIRED la cifra en 3.300 millones de dólares con una valoración de 24.000 millones, y TechCrunch habla de 21.000 millones de euros.

Qué puede significar para un negocio

Para una pyme, lo importante no es la cifra de parámetros. Es la posibilidad de elegir. Si los pesos salen como se ha prometido, una empresa con requisitos estrictos de datos podrá alojar el modelo por su cuenta o contratar una versión europea que Mistral dice operar de principio a fin.

Antes de decidir nada, toca esperar: los pesos todavía no están, el precio es el de una vista previa y las pruebas completas no se han publicado. Lo sensato es probarlo con tareas propias, no con las de los gráficos.